热像仪在自动驾驶汽车中的应用

热像仪成为ADAS和自动驾驶生态系统不可或缺的一员，仅仅只是时间问题。随着热像仪成本稳步下降，这一天的到来只会提前而不会推迟。据麦姆斯咨询报道，先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）平台必须为所有驾驶条件做好准备。道路情况复杂且不可预测，汽车配备的有效智能传感器系统不仅能量产，而且具有收集和解释大量信息的能力，才能确保控制车辆的人工智能每次都做出正确决策。然而，目前世界各地测试道路上部署的自动驾驶传感器威廉希尔官方网站 无法完全满足SAE（美国汽车工程师学会）定义的L3级及以上级别车辆的安全要求。完全安全的ADAS和AV平台需要传感器提供足以用于探测和分类算法的场景数据，才能满足L5级对自动导航提出的所有要求。这对工程师和开发人员来说非常具有挑战性。

SAE的自动驾驶分级

可见光摄像头、声纳和雷达目前已用于L2级量产车辆，激光雷达（LiDAR）已成为L3级和L4级自动驾驶测试平台的重要成员，但这还不够。现有威廉希尔官方网站 还无法在所有条件下探测到道路的所有重要数据，也无法提供确保绝对安全所需的冗余数据。

热像仪或是被忽视的重要传感器去年，Uber公司在亚利桑那州发生的事故表明AV系统在各种条件下“看到”行人并做出反应面临极大的挑战。无论是在黑暗的乡间小路，还是在道路错综复杂的城市，特别是在大雾或晴天炫光等恶劣天气。在这些不常见但真实存在的场景中，热像仪却能够对近远处的潜在危险进行最有效地快速识别和分类，以帮助车辆做出相应的反应。对于可见光摄像头来讲，在光线不足、夜间驾驶、晴天眩光和恶劣天气时进行分类具有挑战性。由于热像仪探测的电磁波波长比可见光摄像头长，该威廉希尔官方网站 不会出现在夜间或白天无法探测并可靠分类潜在道路危险的问题，即使是道路前方200多米外的车辆、行人、自行车骑行者、动物和其他物体也能明察秋毫。

在亚利桑那州坦佩市进行的Uber事故再现中，一台大视场角FLIR ADK对280英尺外的行人进行分类，是刹车距离的两倍此外，热像仪为可见光摄像头、激光雷达或雷达系统提供冗余但独立的数据。例如，来自行人的雷达或激光雷达信号可被附近车辆的竞争信号或杂乱环境中的其他物体掩蔽。如果行人在两辆车之间穿过或被树叶部分遮挡，则几乎探测不到来自行人的反射信号，反馈回来的数据会让负责通知车辆运动的智能系统“凌乱”。相形之下，热像仪则能够通过与周围环境对比，穿透遮挡区探测到人或动物的热量。这种独特的优势，辅以机器学习分类威廉希尔官方网站 ，使人或动物能够从背景中分离出来，从而保证车辆正常行驶。

应用在ADAS和AV平台的传感器系统

热像仪不仅仅是“夜视”低光条件下的可见光摄像头也就是大众所谈及的“近红外”摄像头，需要一些可见光才能运行，而热像仪则不同。通常，可见光摄像头需要红外LED照亮前方区域。虽然这对于长达165英尺（50米）的距离有效，大致相当于典型车辆前灯的光照范围，但极大地限制了典型乘用车完全停止、防止事故所需的反应时间。

热像仪对热量的感知能力可提高车辆对遮挡物后方行人的分类能力

FLIR为自动驾驶带来实惠好用的热像仪L3级及以上自动驾驶车辆能否大规模投放路面，对传感威廉希尔官方网站 价格敏感，也对传感器处理数据的计算能力以及执行驱动命令所需的人工智能有所要求，在现实世界才能提供安全可靠的运输。对热成像传感器常见的误解是：具有军事背景的热成像传感器集成到量产汽车，太昂贵了！随着热成像威廉希尔官方网站 的进步，制造威廉希尔官方网站 的改进和产量的提高，为L2级及更高级别自动驾驶汽车提供价格合理的量产热成像传感器不再是天方夜谭。FLIR Systems公司（简称：FLIR）推出的Lepton热像仪，仅在过去几年就生产了近200万台，已经解决了量产问题。FLIR已取得的经验对提高热像仪产量意义重大。此外，FLIR还通过Tier 1汽车供应商提供超过50万台车用热像仪，主要用于豪华型汽车的夜间探测系统。直到最近，数千美元的热像仪分辨率可达到VGA或更高，这也是ADAS和AV场景所需的基本分辨率。现在，随着产量提高和威廉希尔官方网站 改进，价格会降低一个数量级。对更小像素的设计和良率的持续改进，有望进一步降低成本。根据目前的研发计划，预计在未来几年内成本将降低50%。相比整车厂商对激光雷达系统提出降价90%才能满足成本目标来说，热像仪的成本优势是明显的。

全球热像仪销量和平均终端价格预测（由Maxtech提供）

L2级和L3级自动驾驶汽车大量采用热像仪预计会出现在2022年或2023年，之后至2030年每年的增长率将达到200%-300%。随着按改进计划进行的措施和汽车制造规模的扩大，热像仪将成为ADAS和AV平台经济实惠的选择。使用热像仪的准入门槛将不断降低为了使ADAS开发人员能够快速理解热像仪集成在传感器套件中的优势，FLIR的OEM部门最近发布了免费的开源机器学习热像数据集（点击此处）。该数据集汇集了白天和夜间场景下行人、汽车、其他车辆、自行车和狗的14000多张注释热图像，使开发人员方便测试和设计卷积神经网络（CNN）。利用数据集，他们可以快速感受到热探测带来的全面、冗余系统优势。

FLIR提供免费开源热像数据集

热像仪的独特能力可以提高L1-L5级自动驾驶汽车的安全性。热像仪在自动驾驶汽车的大规模采用已成定势，让我们翘首以盼这一天的早日到来！