自动驾驶汽车为什么需要热成像摄像头

实现全自动驾驶汽车的第一步是清楚地了解我们周围的世界。挑战在于没有传感器是完美的。有些传感器更适合晴朗的晴天;其他的则更适合黑暗多雾的夜晚。

如果自动驾驶汽车对特定路况有盲点，这意味着汽车设计中存在传感器缺口。根据Ansys Speos万博运行的模拟FLIR系统公司(FLIR) -热成像公司-填补自动驾驶汽车传感器空白的最佳方法之一是使用热成像摄像机。

万博ANSYS Speos模拟比较黑白相机和FLIR的热成像相机在夜间条件下(由FLIR Systems Inc.提供)

“如果你看看许多涉及辅助和自动驾驶系统的事故，你会发现传感器可以观察到的差距就像晴天里的一辆白色卡车或者一个人穿过黑暗无光的道路，”FLIR市场总监埃兹拉·梅里尔说。“热传感器将填补这一空白，提高这些车辆的安全性。”

热成像摄像头为何填补了自动驾驶汽车传感器的空白

一些基于电磁(EM)的传感器——比如可见光摄像机——很难看透黑暗或雾蒙蒙的夜晚。

Speos模拟在大雾中比较黑白相机和FLIR的热成像相机(由FLIR系统公司提供)

梅里尔解释说，相机依赖于照明——物体反射的可见光。因此，在漆黑的夜晚，摄像头只能看到汽车前灯以外的地方。在雾天的情况下，车灯发出的光是散射的，这限制了相机的拍摄距离。

热传感器通过物体发射的红外能量来探测物体．这使它们在低光或具有挑战性的光照条件下优于可见光摄像机。

首先，所有高于0开尔文的物体都发射红外能量，因此可见的黑暗区域对热传感器性能影响很小。因此，热感摄像机非常适合夜间驾驶，并能看穿强光和大多数雾。事实上，今天道路上的驾驶员警告系统，由Veoneer制造，使用了超过60万个来自FLIR的热成像摄像机。

其次，长波红外(LWIR)能量，即热成像摄像机所看到的波长，在雾中比波长较短的可见光能传播得更好。

此外，由于LWIR是由物体发射的，因此它不需要照明源或前灯，在雾天条件下，这些光源或前灯会显著散射。

模拟热成像摄像机如何填补自动驾驶汽车传感器的空白

FLIR公司的Speos模拟展示了热成像摄像头在自动驾驶汽车市场的实用性，因为它们有助于展示这些传感器在各种路况下的表现。

这些模拟还可以加快开发速度，因为它们可以比找到一个合适的位置并在不同的路况下驾驶它更快地进行调整。

Speos模拟比较黑白相机和FLIR的热成像相机在轻度雾中(由FLIR系统公司提供)

模拟证明，在黑暗和雾天的条件下，热传感器可以比相机看得更远。

“我们的红外传感器甚至可以在夜间驾驶时看到大灯以外的东西，”Merrill补充道。“事实上，我们的测试表明，我们的传感器可以看到大约四倍于头灯所能照亮的距离。

梅里尔说:“此外，由于热传感器能看到热量，所以它特别擅长观察生物，比如光线不好或环境混乱的行人。”“它非常擅长检测人，这是驾驶员警告或自动车辆传感器套件的补充。这让汽车更智能，道路更安全。”

关于热成像摄像头有助于让汽车变得更智能，梅里尔说得有道理。它们产生的图像还可以用来帮助工程师训练人工智能系统区分生物和无生命物体。将这种逻辑引入自动驾驶汽车将提高它们的安全性。

“我们有一个免费的起动器的数据集工程师可以用它来开始构建自主系统的逻辑，”梅里尔说。“该数据集由超过14000张带注释的热图像组成，这些图像对汽车、人、自行车甚至狗进行了分类。”

显然，热感摄像头为自动驾驶汽车行业提供了一种填补传感器空白、提高汽车智能的方法。这让汽车行业离全自动驾驶汽车又近了一步。

欲了解更多信息，请访问CES上的FLIR和Ansys。万博或者阅读博客:生产5级自动驾驶汽车的三大挑战．