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    自動駕駛想要快速邁入level 5,缺了這個物件怎么行?

    2019-02-13 18:02:57 來源:EEFOCUS
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    高級輔助駕駛(ADAS)和自動駕駛汽車(AV)的出現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,因此很容易理解業界為什么競相推出這些革命性的技術。


    自動駕駛技術(AV)意味著人類將被替代為車輪后面的決策者,但是想要在所有環境和駕駛場景下確保安全,仍然存在很多技術挑戰。同時,汽車工程師正在努力開發一套支持ADAS的傳感器,可以實現自動緊急制動(AEB)等隨時隨地有效的任務。為了實現這個目標,工程師和設計人員認識到,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鍵信息和冗余來優化駕駛性能,確保始終安全。隨著多種傳感器技術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
    汽車工程師協會(SAE)將自動駕駛 level 3 定義為汽車可以檢測周圍的環境,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注。汽車是否大規模采用level 3 及以上的自動駕駛技術取決于經濟實惠的傳感器技術,處理傳感器數據需要的計算能力,以及執行驅動命令需要的人工智能,可在現有條件下提供安全可靠的運輸。如今,ADAS和AV傳感器技術包括攝像頭、超聲波傳感器、雷達,以及光探測和測距(LIDAR)。



    OEM和眾多與汽車相關的公司正在尋求更高的安全性,并擴展運營領域,這些現有的傳感器可以提供。現在,熱力傳感器成像的使用受到關注,因為該技術將為可見成像儀創建冗余成像系統,提升各種駕駛場景的能力。


    面對具有挑戰性的照明條件,比如:夜間駕駛,太陽眩光閃爍、雜亂的城市環境以及惡劣的天氣(比如:雨、霧和雪),自動駕駛汽車很難應對,除非使用熱像儀。熱成像利用所有物體散發熱能的事實,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。

     

    根據所使用的鏡頭和相應的視野,熱傳感器可以檢測并區分黑暗中的物體,并且穿透太陽眩光和大霧的距離比傳統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,將它們區分為檢測行人、寵物和野生動物的基本技術。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)可以清晰地顯示現場的所有物體,特別是生物。這項關鍵技術可以減少行人死亡人數; 2016年美國5,987人死亡,其中75%發生在夜間。

     

    可見成像儀和熱像儀的結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和現有的ADAS和AV傳感器裝置配套使用,有助于這些系統通過改進的感知做出更安全的決定。

     

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

     

    低成本引領發展中市場
    人們通常認為熱傳感器用于軍事領域,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千美元,價格讓汽車市場望而卻步。由于熱成像技術改進了制造技術和增加了生產量,現在可以為SAE自動化 level2 更高級別大規模生產價格合理的熱傳感器,每臺大約只需要幾百美金。


     

    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、制造成本和產量。基本上,熱成像傳感器的制造就像硅計算硬件。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,FLIR已經將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模以及工藝優化相結合,讓FLIR在熱成像傳感器市場上實現最低成本(參考圖3)。

     

    圖3 全球平均最終用戶價格和熱成像儀數量

     

    FLIR較小像素設計,產量持續不斷改進,以及產量大幅增加有望進一步降低成本,預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系統所需的十倍成本降低相比是有利的。

     

    預計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%。隨著汽車制造規模的發展以及計劃的改進,熱像儀將是一個價格合理的 ADAS和AV傳感器套件的組件。

     

    利用數據和機器學習促進整個行業的整合
    自動駕駛技術正在快速發展,數據是訓練和部署功能硬件的關鍵,這些功能硬件使車輛能夠在各種條件下進行導航。經驗豐富的OEM和數十家技術公司正在競相裝備帶有傳感器的車隊,用于收集數據來訓練各種物體分類器,并測試各自的系統。

     

    為了促進熱成像的更簡化集成,FLIR于2018年初推出了汽車開發套件。除了FLIR ADK硬件外,FLIR還為開發人員提供了超過14,000個帶注釋熱圖像的免費入門數據集。開發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,對熱數據進行分類和分析。

     

    未來幾年甚至幾十年,汽車市場將發生巨大的變化,即將到來的技術變遷將超過手機的使用。然而,ADAS和AV市場處于早期階段,很難準確預測這些技術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。汽車行業的平臺將轉向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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