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    自动驾驶想要快速迈入level 5,缺了这个物件怎么行?

    2019-02-13 18:02:57 来源:EEFOCUS
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    高级辅助驾驶(ADAS)和自动驾驶汽车(AV)的出现将彻底改变未来的交通和运输方式,为人们提供更大的行动自由。同时,该技术将通过消除人为错误和分心驾驶来提高安全性,降低交通事故发生率。由于交通事故,每年有超过一百万的人员伤亡,而主要是人为错造成的,因此很容易理解业界为什么竞相推出这些革命性的技术。


    自动驾驶技术(AV)意味着人类将被替代为车轮后面的决策者,但是想要在所有环境和驾驶场景下确保安全,仍然存在很多技术挑战。同时,汽车工程师正在努力开发一套支持ADAS的传感器,可以实现自动紧急制动(AEB)?#20154;?#26102;随地?#34892;?#30340;任务。为了实现这个目标,工程师和设计人员认识到,没有一种通用型传感器可以提供安全驾驶。相反,一套互补和正交传感器可以提供关键信息和冗余来优化驾驶性能,确保始终安全。随着多种传感器技术和可靠计算机智能化演进到汽车上,我们努力确保自动驾驶汽车?#28909;?#31867;驾驶更安全。

     



    图1:自动驾驶的SAE水平

     

    热传感器的需求
    汽车工程师协会(SAE)将自动驾驶 level 3 定义为汽车可以检测周围的环境,并且自行作出明智的决策。除此以外,在自动驾驶level 4和level 5阶段,车辆几乎不需要人为关注。汽车是否大规模采用level 3 及以上的自动驾驶技术取决于经济实惠的传感器技术,处理传感器数据需要的计算能力,以及执行驱动命令需要的人工智能,可在现有条件下提供安全可靠的运输。如今,ADAS和AV传感器技术包括摄像头、超声波传感器、雷达,以及光探测和测距(LIDAR)。



    OEM和众多与汽车相关的公司正在寻求更高的安全性,并扩展运营领域,这些现有的传感器可以提供。现在,热力传感器成像的使用受到关注,因为该技术将为可见成像仪创建冗余成像?#20302;常?#25552;升各种驾驶场景的能力。


    面对具有挑战性的照明条件,?#28909;紓?#22812;间驾驶,太阳眩光?#20102;浮?#26434;乱的城市环境以及恶劣的天气(?#28909;紓?#38632;、雾和雪),自动驾驶汽车很难应对,除非使用热像仪。热成像利用所有物体散发热能的事实,消除对可见光源的?#35272;擔?#23545;于热成像仪来说,白天和夜晚的驾驶看起来相同)。道路上或道路附近的物体会发射、反射和传播热波或长波红外(LWIR)能量。利用这一额外的电磁频谱带可以提升安全性,比驾驶员只凭借眼睛和耳朵来接收信息更安全。

     

    根据所使用的?#20302;?#21644;相应的?#21491;埃?#28909;传感器可以检测并区分黑暗中的物体,并且穿透太阳眩光和大雾的距离比传?#36710;那暗?#29031;射距离大四倍。热成像仪特别擅长检测人体(生物)、无生命物体和背景杂波之间的差异,将它们区分为检测行人、宠物和野生动物的基本技术。FLIR红外热像仪对温差很敏感,可以小到0.05摄氏?#21462;?#36890;过这种精确的灵敏度,VGA热像仪(640 x 512像素)可以清晰地显示现场的所有物体,特别是生物。这项关键技术可以减少行人死亡人数; 2016年美国5,987人死亡,其中75%发生在夜间。

     

    可见成像仪和热像仪的结合可以确保自动驾驶汽车?#28909;?#31867;驾驶的汽车更安全。这种互补传感器技术和现有的ADAS和AV传感器装?#38376;涮资?#29992;,有助于这些?#20302;?#36890;过改进的感知做出更安全的决定。

     

    图2:FLIR热传感器可以区分的行人距离比传统大灯照射的距离远四倍。

     

    低成本引领发展中市场
    人们通常认为热传感器用于军事领域,对汽车而言很贵。直到最近,热成像仪的VGA分辨?#39542;?#32773;更高的价格为数千美元,价格让汽车市场望而却步。由于热成像技术改进了制造技术和增加了生产量,现在可以为SAE自动化 level2 更高级别大规模生产价格合理的热传感器,每台大约只需要几百美金。


     

    热成像仪中的重要组件包括传感器(微测辐射热计)、镜片、电子元器件和外壳。制造投入包括硅晶片、制造成本和产量。基本上,热成像传感器的制造就像硅计算硬件。每个传感器的成本计算方法是将总成本除以可销售芯片的数量。

     

    与可见成像仪不同,红外图像传感器不遵循摩尔定律。这是因为当像素收缩并接近?#34892;?#36259;的波长(LWIR传感器检测到8-14微米波长的辐射)时,由于性能折衷,可以制造的红外成像器传感器像素是有限的。


    可见成像仪的像素尺寸一般是1-3微米,热成像仪像素不比自身检测到的光波长小很多(8-14微米)。因此,热成像仪比相同分辨率的可见成像仪更贵。然而,热成像仪的分辨率不需要百万像素来提供出色的分类性能。因为它们提供的?#21592;?#24230;非常出色。在过去十年中,FLIR?#20011;?#23558;LWIR热成像仪的像素尺寸从50x50微米降低到了12x12微米,面积减少了83%。这与晶圆级封装和增加的规模以及工艺优化相结合,让FLIR在热成像传感器市场上实现最低成本(参考图3)。

     

    图3 全球平均最终?#27809;?#20215;格和热成像仪数量

     

    FLIR较小像素设计,产量?#20013;?#19981;断改进,以?#23433;?#37327;大幅增加有望进一步降低成本,预计未来?#25913;?#21487;以将成本进一步降低?#22870;丁?#36825;与满足OEM成本目标所需的LIDAR?#20302;?#25152;需的十倍成本降低相比是有利的。

     

    预计SAE自动化level 2和level 3会在2022年或20233年开始大量采用热像仪,到2030年,年增长率将达到200%至300%。随着汽车制造规模的发展以及计划的改进,热像仪将是一个价格合理的 ADAS和AV传感器套件的组件。

     

    利用数据和机器学习促进整个行业的整合
    自动驾驶技术正在快速发展,数据是训练和部署功能硬件的关键,这些功能硬件使车辆能够在各种条件下进行?#24049;健?#32463;验丰富的OEM和数十家技术公司正在竞相装备带有传感器的车队,用于收集数据来训练各种物体分类器,并测试各自的?#20302;场?/p>

     

    为了促进热成像的更简化集成,FLIR于2018年初推出了汽车开发套件。除了FLIR ADK硬件外,FLIR还为开发人员提供了超过14,000个带注释热图像的免费入门数据集。开发人员可以通过这些资料熟悉热成像,并开始培训他们的ADAS和AV计算机?#20302;常?#23545;热数据进行分类和分析。

     

    未来?#25913;?#29978;至几十年,汽车市场将发生巨大的变化,即将到来的技术变迁将超过手机的使用。然而,ADAS和AV市场处于早期阶段,很难准确预测这些技术何时会对我们的交通方式做出重大改变,但是ADAS和AV需要热传感器。汽车行业的平台将转向SAE level 3(有条件自动化),level 4(高级自动化)和level 5(全自动化)。

     

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