隨著車輛自動化程度的提高，人類對無人駕駛體驗有著種種構想，未來的汽車將能夠提供清晰且持續更新的周遭狀況，隨時掌握外部環境及車內人員的動態。因此，感應技術將成為決定未來汽車行業發展的關鍵因素。目前傳感器作為現代的汽車設計必不可少的一部分，汽車運用傳感器，能夠對汽車系統的壓力、進氣量、加速度、位置、振動、轉速、溫度等各種有用的信息進行準確、實時的控制和測量，可以很大程度的將汽車的舒適度提高，在汽車的安全行駛中起到了關鍵的作用。

除此之外智能觀測性也是實現汽車自動駕駛的先決條件之一。為實現完全的可觀測性，汽車需要處理各種參數數據，包括速度、電流、壓力、溫度、定位、接近檢測、手勢識別等等。近年來，接近檢測和手勢識別技術取得了巨大進步，同時超聲波傳感器和飛行時間（ToF）開始應用在汽車中。比如說目前倒車雷達作為超聲波傳感器的典型應用，還只是安裝于保險桿的輔助駕駛系統。這個系統的局限性在于駕駛速度不能超過10公里/小時，并且在近距離檢測中不能做到100%的距離精確測量。然而在自動駕駛的車輛中，超聲波傳感器能夠與射頻雷達、攝像頭和其他傳感器技術結合，提供更加完善的距離測量功能?，F在工采網小編就用超聲波傳感器人體檢測傳感器來說明傳感器應用技術在汽車內人體檢測的應用現狀。

曾經工采網小編寫過一篇《超聲波傳感器在汽車行業中的應用技術》一文，文中提及到一篇文章題為：《孩子被困車內，喇叭真的能按響嗎？》從這篇文章我們可知通過數據調查和測試發現在眾多品牌車中，德系大部分車型是無法按響的，奔馳、寶馬、大眾系里大部分車型無法按響、日系、美系、韓系大部分車型可以按響，這就表明在全世界的法規中都沒有明確要求方向盤斷電；文中也提到到過教育孩子，如果被鎖在車里該怎么辦？按下車內解鎖鍵，然后從內部打開車門。但是又并不是所有汽車都可以在鎖門的情況下，可以從內部開門。如大眾老款的汽車，則不行。有些還一定要鑰匙遙控器后，才能從里面開門出來。，一旦小孩被困車內，或有三個逃生通道：一是有些車鎖門后可以按響喇叭；二是可以從車內直接打開車門；三是有后備箱逃生通道。對于后備箱逃生，有些車后備箱有應急拉手，一旦被困在車里，被困者可以拉動后備箱的拉繩，從而打開后備箱，獲得呼吸空氣或者逃走。

因而車內逃生，需要更多人性化的東西來協助車輛、尤其是工業用或商用車輛的駕駛員識別附近障礙物的方法以檢測車內有活物，汽車在鎖門后，會發出警報信號。針對這樣的案例工采網技術人員提供超聲波人體檢測傳感器MB1004， MB1004是一款專門有高低電平報警信號輸出的接近傳感器，可測范圍可達213cm，適用于行人檢測、停車檢測等。當行人進入檢測范圍內，MB1004就會輸出由低電平變成高電平的報警信號。同時它也具備輸出目標具體距離的功能，通過RS232輸出距離數據。同時MB1004是一款非常低成本的人體檢測超聲波傳感器。

另一方面則是隨著智能科技的不斷發展，智能手機席卷全球為人們帶來便利的同時，也產生了一大批機不離手的低頭族，低頭族除了對身心造成影響，還有可能誘發交通安全問題。在日常生活中我們不難發現，人們對長時間等待過馬路的情況業已司空見慣--交通燈似乎永遠不會變“綠”--這也成為都市生活所需忍受的一部分。試想一下，汽車的眼睛如果和人眼一樣能夠迅速“看”到路上的行人會怎樣呢？為了讓汽車“看”到行人，應用了“行人檢測”的技術。

行人檢測技術是自動駕駛、機器人以及智能視頻監控等研究領域的核心技術。行人檢測通過圖像處理、計算機視覺相關算法以及機器學習等技術對道路行人進行識別和追蹤，在智能車輛、自動導航、運動分析等領域都有著廣泛的應用前景。傳統的行人檢測方法主要是對目標的形狀、大小、紋理等進行識別，這種方法在圖像噪聲較大或行人多姿勢變化等場景下性能不理想。由于人體具有相當的柔性，因此會有各種姿態和形狀，其外觀受穿著，姿態，視角等影響非常大，另外還面臨著遮擋 、光照等因素的影響，這使得行人檢測成為計算機視覺領域中一個極具挑戰性的課題。同時行人檢測（ Pedestrian Detection）一直是計算機視覺研究中的熱點和難點。行人檢測要解決的問題是：找出圖像或視頻幀中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人臉檢測類似，這也是典型的目標檢測問題。作為無人駕駛的先驅技術之一，PDS（行人檢測系統）在近幾年也已成為研發熱點，它通常整合到碰撞預防系統當中，利用雷達攝像頭和感應器來檢測行人，并及時減速剎車從而減少事故傷害。

關于交通道路上行人檢測工采網提供了MaxBotix 行人檢測超聲波傳感器 - MB1010是一款超低功耗、寬波束角和高靈敏度的超聲波傳感器，它可以通過脈寬輸出、模擬電壓輸出以及串口輸出得到可靠穩定的距離數據。并且測量周期短，可測距離長達6.45米。同時，它也是公司很受歡迎的室內超聲波傳感器，因為它是一款非常出色的低成本通用型傳感器?？梢娦腥藱z測技術有很強的使用價值，它可以與行人跟蹤，行人重識別等技術結合，應用于汽車無人駕駛系統（ADAS），智能機器人，智能視頻監控，人體行為分析，客流統計系統，智能交通等領域。