自動駕駛想要快速邁入level 5，缺了這個物件怎么行？

高級輔助駕駛（ADAS）和自動駕駛汽車（AV）的出現(xiàn)將徹底改變未來的交通和運輸方式，為人們提供更大的行動自由。同時，該技術(shù)將通過消除人為錯誤和分心駕駛來提高安全性，降低交通事故發(fā)生率。由于交通事故，每年有超過一百萬的人員傷亡，而主要是人為錯造成的，因此很容易理解業(yè)界為什么競相推出這些革命性的技術(shù)。

自動駕駛技術(shù)（AV）意味著人類將被替代為車輪后面的決策者，但是想要在所有環(huán)境和駕駛場景下確保安全，仍然存在很多技術(shù)挑戰(zhàn)。同時，汽車工程師正在努力開發(fā)一套支持 ADAS 的傳感器，可以實現(xiàn)自動緊急制動（AEB）等隨時隨地有效的任務(wù)。為了實現(xiàn)這個目標，工程師和設(shè)計人員認識到，沒有一種通用型傳感器可以提供安全駕駛。相反，一套互補和正交傳感器可以提供關(guān)鍵信息和冗余來優(yōu)化駕駛性能，確保始終安全。隨著多種傳感器技術(shù)和可靠計算機智能化演進到汽車上，我們努力確保自動駕駛汽車比人類駕駛更安全。

圖 1:自動駕駛的 SAE 水平

熱傳感器的需求
汽車工程師協(xié)會（SAE）將自動駕駛 level 3 定義為汽車可以檢測周圍的環(huán)境，并且自行作出明智的決策。除此以外，在自動駕駛 level 4 和 level 5 階段，車輛幾乎不需要人為關(guān)注。汽車是否大規(guī)模采用 level 3 及以上的自動駕駛技術(shù)取決于經(jīng)濟實惠的傳感器技術(shù)，處理傳感器數(shù)據(jù)需要的計算能力，以及執(zhí)行驅(qū)動命令需要的人工智能，可在現(xiàn)有條件下提供安全可靠的運輸。如今，ADAS 和 AV 傳感器技術(shù)包括攝像頭、超聲波傳感器、雷達，以及光探測和測距（LIDAR）。

OEM 和眾多與汽車相關(guān)的公司正在尋求更高的安全性，并擴展運營領(lǐng)域，這些現(xiàn)有的傳感器可以提供?，F(xiàn)在，熱力傳感器成像的使用受到關(guān)注，因為該技術(shù)將為可見成像儀創(chuàng)建冗余成像系統(tǒng)，提升各種駕駛場景的能力。

面對具有挑戰(zhàn)性的照明條件，比如：夜間駕駛，太陽眩光閃爍、雜亂的城市環(huán)境以及惡劣的天氣（比如：雨、霧和雪），自動駕駛汽車很難應(yīng)對，除非使用熱像儀。熱成像利用所有物體散發(fā)熱能的事實，消除對可見光源的依賴（對于熱成像儀來說，白天和夜晚的駕駛看起來相同）。道路上或道路附近的物體會發(fā)射、反射和傳播熱波或長波紅外（LWIR）能量。利用這一額外的電磁頻譜帶可以提升安全性，比駕駛員只憑借眼睛和耳朵來接收信息更安全。

根據(jù)所使用的鏡頭和相應(yīng)的視野，熱傳感器可以檢測并區(qū)分黑暗中的物體，并且穿透太陽眩光和大霧的距離比傳統(tǒng)的前燈照射距離大四倍。熱成像儀特別擅長檢測人體（生物）、無生命物體和背景雜波之間的差異，將它們區(qū)分為檢測行人、寵物和野生動物的基本技術(shù)。FLIR 紅外熱像儀對溫差很敏感，可以小到 0.05 攝氏度。通過這種精確的靈敏度，VGA 熱像儀（640 x 512 像素）可以清晰地顯示現(xiàn)場的所有物體，特別是生物。這項關(guān)鍵技術(shù)可以減少行人死亡人數(shù); 2016 年美國 5,987 人死亡，其中 75％發(fā)生在夜間。

可見成像儀和熱像儀的結(jié)合可以確保自動駕駛汽車比人類駕駛的汽車更安全。這種互補傳感器技術(shù)和現(xiàn)有的 ADAS 和 AV 傳感器裝置配套使用，有助于這些系統(tǒng)通過改進的感知做出更安全的決定。

圖 2：FLIR 熱傳感器可以區(qū)分的行人距離比傳統(tǒng)大燈照射的距離遠四倍。

低成本引領(lǐng)發(fā)展中市場
人們通常認為熱傳感器用于軍事領(lǐng)域，對汽車而言很貴。直到最近，熱成像儀的 VGA 分辨率或者更高的價格為數(shù)千美元，價格讓汽車市場望而卻步。由于熱成像技術(shù)改進了制造技術(shù)和增加了生產(chǎn)量，現(xiàn)在可以為 SAE 自動化 level2 更高級別大規(guī)模生產(chǎn)價格合理的熱傳感器，每臺大約只需要幾百美金。

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熱成像儀中的重要組件包括傳感器（微測輻射熱計）、鏡片、電子元器件和外殼。制造投入包括硅晶片、制造成本和產(chǎn)量?；旧希瑹岢上駛鞲衅鞯闹圃炀拖窆栌嬎?a class="article-link" target="_blank" href="/tag/%E7%A1%AC%E4%BB%B6/">硬件。每個傳感器的成本計算方法是將總成本除以可銷售芯片的數(shù)量。

與可見成像儀不同，紅外圖像傳感器不遵循摩爾定律。這是因為當像素收縮并接近感興趣的波長（LWIR 傳感器檢測到 8-14 微米波長的輻射）時，由于性能折衷，可以制造的紅外成像器傳感器像素是有限的。

可見成像儀的像素尺寸一般是 1-3 微米，熱成像儀像素不比自身檢測到的光波長小很多（8-14 微米）。因此，熱成像儀比相同分辨率的可見成像儀更貴。然而，熱成像儀的分辨率不需要百萬像素來提供出色的分類性能。因為它們提供的對比度非常出色。在過去十年中，F(xiàn)LIR 已經(jīng)將 LWIR 熱成像儀的像素尺寸從 50x50 微米降低到了 12x12 微米，面積減少了 83%。這與晶圓級封裝和增加的規(guī)模以及工藝優(yōu)化相結(jié)合，讓 FLIR 在熱成像傳感器市場上實現(xiàn)最低成本（參考圖 3）。

圖 3 全球平均最終用戶價格和熱成像儀數(shù)量

FLIR 較小像素設(shè)計，產(chǎn)量持續(xù)不斷改進，以及產(chǎn)量大幅增加有望進一步降低成本，預(yù)計未來幾年可以將成本進一步降低兩倍。這與滿足 OEM 成本目標所需的 LIDAR 系統(tǒng)所需的十倍成本降低相比是有利的。

預(yù)計 SAE 自動化 level 2 和 level 3 會在 2022 年或 20233 年開始大量采用熱像儀，到 2030 年，年增長率將達到 200％至 300％。隨著汽車制造規(guī)模的發(fā)展以及計劃的改進，熱像儀將是一個價格合理的 ADAS 和 AV 傳感器套件的組件。

利用數(shù)據(jù)和機器學習促進整個行業(yè)的整合
自動駕駛技術(shù)正在快速發(fā)展，數(shù)據(jù)是訓練和部署功能硬件的關(guān)鍵，這些功能硬件使車輛能夠在各種條件下進行導航。經(jīng)驗豐富的 OEM 和數(shù)十家技術(shù)公司正在競相裝備帶有傳感器的車隊，用于收集數(shù)據(jù)來訓練各種物體分類器，并測試各自的系統(tǒng)。

為了促進熱成像的更簡化集成，F(xiàn)LIR 于 2018 年初推出了汽車開發(fā)套件。除了 FLIR ADK 硬件外，F(xiàn)LIR 還為開發(fā)人員提供了超過 14,000 個帶注釋熱圖像的免費入門數(shù)據(jù)集。開發(fā)人員可以通過這些資料熟悉熱成像，并開始培訓他們的 ADAS 和 AV 計算機系統(tǒng)，對熱數(shù)據(jù)進行分類和分析。

未來幾年甚至幾十年，汽車市場將發(fā)生巨大的變化，即將到來的技術(shù)變遷將超過手機的使用。然而，ADAS 和 AV 市場處于早期階段，很難準確預(yù)測這些技術(shù)何時會對我們的交通方式做出重大改變，但是 ADAS 和 AV 需要熱傳感器。汽車行業(yè)的平臺將轉(zhuǎn)向 SAE level 3（有條件自動化），level 4（高級自動化）和 level 5（全自動化）。

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