常见的降雨量传感器主要有流量式雨量传感器、静电式雨量传感器、压电式雨量传感器,红外线式雨滴传感器。当然,也有比较特别的,比如图像视觉去判断下雨天。
其中,流量式、静电式、压电式雨量传感器都有水滴的物理特性强相关,受激光脉冲的影响影响的可能性较小,根据网友的描述,如果有影响猜测可能是红外线式雨滴传感器。
这种传感器是依靠发光二极管发出的光经过透镜系统调整后,成平行光状态照射到挡风玻璃上;当玻璃干燥时、光线将发生全反射,并经过透镜系统成平行光状态被接收器件接收,输出大值100%;当玻璃上有雨水、雨滴时,由于折射率改变,光线将不能发生全反射,而是视水滴面积大小发生部分反射,此时接收管只收到部分信号,按照百分率比值能够计算出雨量大小。
该传感器受背景光的干扰,光电转换信号弱,信号易被噪声淹没,而与工作中的激光雷达接触时,会有一定的概率对传感器产生信号噪声,让其产生错误的响应。
基于光强变化的传感器安装在汽车挡风玻璃内侧,不与雨水直接接触,在挡风玻璃的保护下,能够长期稳定工作,所以红外散射式雨量传感器正成为主流的产品,而带有激光雷达的车辆毕竟还未普及,所以平时生活中很少会发生这个网友的事情。
可见,ADAS向自动驾驶过渡的过程中,多模块功能的融合上还要考虑得更加周全,才不会发生不必要的“冲突”。
谈到雨量传感器,就不得不提视觉识别雨滴的方案,Tesla Autopilot可以通过图像识别技术识别潮湿的天气,然后在必要时打开雨刮器。这种方案看似更智能,其实也并不可靠。根据研究,通过在物理世界中巧妙地生成了一张图像,系统将受到干扰并返回“不正确”结果,然后尴尬地打开了雨刮器。