随着车辆自动化程度的提高，人类对无人驾驶体验有着种种构想，未来的汽车将能够提供清晰且持续更新的周遭状况，随时掌握外部环境及车内人员的动态。因此，感应技术将成为决定未来汽车行业发展的关键因素。目前传感器作为现代的汽车设计必不可少的一部分，汽车运用传感器，能够对汽车系统的压力、进气量、加速度、位置、振动、转速、温度等各种有用的信息进行准确、实时的控制和测量，可以很大程度的将汽车的舒适度提高，在汽车的安全行驶中起到了关键的作用。

除此之外智能观测性也是实现汽车自动驾驶的先决条件之一。为实现完全的可观测性，汽车需要处理各种参数数据，包括速度、电流、压力、温度、定位、接近检测、手势识别等等。近年来，接近检测和手势识别技术取得了巨大进步，同时超声波传感器和飞行时间（ToF）开始应用在汽车中。比如说目前倒车雷达作为超声波传感器的典型应用，还只是安装于保险杆的辅助驾驶系统。这个系统的局限性在于驾驶速度不能超过10公里/小时，并且在近距离检测中不能做到100%的距离精确测量。然而在自动驾驶的车辆中，超声波传感器能够与射频雷达、摄像头和其他传感器技术结合，提供更加完善的距离测量功能。现在工采网小编就用超声波传感器人体检测传感器来说明传感器应用技术在汽车内人体检测的应用现状。

曾经工采网小编写过一篇《超声波传感器在汽车行业中的应用技术》一文，文中提及到一篇文章题为：《孩子被困车内，喇叭真的能按响吗？》从这篇文章我们可知通过数据调查和测试发现在众多品牌车中，德系大部分车型是无法按响的，奔驰、宝马、大众系里大部分车型无法按响、日系、美系、韩系大部分车型可以按响，这就表明在全世界的法规中都没有明确要求方向盘断电；文中也提到到过教育孩子，如果被锁在车里该怎么办？按下车内解锁键，然后从内部打开车门。但是又并不是所有汽车都可以在锁门的情况下，可以从内部开门。如大众老款的汽车，则不行。有些还一定要钥匙遥控器后，才能从里面开门出来。，一旦小孩被困车内，或有三个逃生通道：一是有些车锁门后可以按响喇叭；二是可以从车内直接打开车门；三是有后备箱逃生通道。对于后备箱逃生，有些车后备箱有应急拉手，一旦被困在车里，被困者可以拉动后备箱的拉绳，从而打开后备箱，获得呼吸空气或者逃走。

因而车内逃生，需要更多人性化的东西来协助车辆、尤其是工业用或商用车辆的驾驶员识别附近障碍物的方法以检测车内有活物，汽车在锁门后，会发出警报信号。针对这样的案例工采网技术人员提供超声波人体检测传感器MB1004， MB1004是一款专门有高低电平报警信号输出的接近传感器，可测范围可达213cm，适用于行人检测、停车检测等。当行人进入检测范围内，MB1004就会输出由低电平变成高电平的报警信号。同时它也具备输出目标具体距离的功能，通过RS232输出距离数据。同时MB1004是一款非常低成本的人体检测超声波传感器。

另一方面则是随着智能科技的不断发展，智能手机席卷全球为人们带来便利的同时，也产生了一大批机不离手的低头族，低头族除了对身心造成影响，还有可能诱发交通安全问题。在日常生活中我们不难发现，人们对长时间等待过马路的情况业已司空见惯--交通灯似乎永远不会变"绿"--这也成为都市生活所需忍受的一部分。试想一下，汽车的眼睛如果和人眼一样能够迅速“看”到路上的行人会怎样呢？为了让汽车“看”到行人，应用了“行人检测”的技术。

行人检测技术是自动驾驶、机器人以及智能视频监控等研究领域的核心技术。行人检测通过图像处理、计算机视觉相关算法以及机器学习等技术对道路行人进行识别和追踪，在智能车辆、自动导航、运动分析等领域都有着广泛的应用前景。传统的行人检测方法主要是对目标的形状、大小、纹理等进行识别，这种方法在图像噪声较大或行人多姿势变化等场景下性能不理想。由于人体具有相当的柔性，因此会有各种姿态和形状，其外观受穿着，姿态，视角等影响非常大，另外还面临着遮挡 、光照等因素的影响，这使得行人检测成为计算机视觉领域中一个极具挑战性的课题。同时行人检测( Pedestrian Detection)一直是计算机视觉研究中的热点和难点。行人检测要解决的问题是：找出图像或视频帧中所有的行人，包括位置和大小，一般用矩形框表示，和人脸检测类似，这也是典型的目标检测问题。作为无人驾驶的先驱技术之一，PDS（行人检测系统）在近几年也已成为研发热点，它通常整合到碰撞预防系统当中，利用雷达摄像头和感应器来检测行人，并及时减速刹车从而减少事故伤害。

关于交通道路上行人检测工采网提供了MaxBotix 行人检测超声波传感器 - MB1010是一款超低功耗、宽波束角和高灵敏度的超声波传感器,它可以通过脉宽输出、模拟电压输出以及串口输出得到可靠稳定的距离数据。并且测量周期短，可测距离长达6.45米。同时，它也是公司很受欢迎的室内超声波传感器，因为它是一款非常出色的低成本通用型传感器。可见行人检测技术有很强的使用价值，它可以与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于汽车无人驾驶系统(ADAS)，智能机器人，智能视频监控，人体行为分析，客流统计系统，智能交通等领域。