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機動車高級駕駛輔助系統對于熱成像技術的應用

菲力爾 ? 來源:djl ? 作者:菲力爾 ? 2019-08-15 15:51 ? 次閱讀

高級駕駛輔助系統 [ADAS] 是利用安裝在機動車上的各種傳感器,在行駛過程中隨時來感應周圍的環境并收集數據,從而 進行靜態、動態物體的辨識與追蹤,并結合導航儀地圖數據,進行系統的運算與分析,從而預先使駕駛者感知到可能發生的危險,有效增加汽車駕駛的舒適性和安全性。

ADAS 系統的出現將掀起旅行和公路運輸貨物的革命,同時提高駕駛安全性。它有望為所有年齡人群提供更大的活動自由度,并且能提高汽車運行的效率。同時,它能通過消除人為錯誤和分心而駕駛威脅,從而降低事故率。

雖然傳感器不斷改進,但是目前來講,依舊沒有保障安全駕駛的單個傳感器。必須選擇一套互為 補充的正交傳感器,其通過提供關鍵信息和冗余優化駕駛性能,以確保始終安全。典型的傳感器 套件包括雷達、激光雷達、超聲波傳感器和可見光相機等。

在本篇文章中,我們將向您介紹紅外熱成像技術獨特的優勢——在復雜的駕駛環境中能夠檢測和區分人與其它生物,向傳感器套件中 添加紅外熱成像技術的益處。

為什么典型的 ADAS 環境中采用多種傳感器?

ADAS的駕駛狀況變化很大,選擇的傳感器套件不僅能在城市、鄉村和公路環境中正常運行,而且必須在一切天氣條件、白天和黑夜中始終表現良好,這意味著每種駕駛環境都伴隨著極大地挑戰 和不同需求。

若要實現自動駕駛,需要整套傳感器來協調工作,如不僅能進行可靠監測而且具有內置冗余以防 止傳感器發生故障。目前,沒有一項技術能集成完全自動駕駛必需的所有功能。每個傳感器可單 獨用于檢測,或被“融合”用于在中央電子控制單元(ECU)或車輛中央計算機內作出決策。

自動駕駛系統采用數種方法,但是核心處理途徑是先檢測隨后對物體進行分類,以確定車輛應采 取的一系列措施。如雷達和激光雷達系統能夠檢測道路上或道路周圍的物體,但如配有用于分類 和識別物體的紅外熱像傳感器,讓您對自己的態勢感知信心滿滿。雷達和激光雷達系統根據其收 集到的反射信號產生一個點密度云并計算物體距離和接近速度,但是與紅外熱像傳感器相比,其 分辨率較低,并且無法輕松識別物體。由于分辨率較低這一特性,為了優化在不同范圍的檢測能 力,制造商可能會在汽車中安裝多種裝置,如用于自適應巡航控制的遠程雷達和用于緊急制動輔 助的中程雷達等。

如果一名行人從兩輛汽車中間穿過,將有很微弱甚至無用于識別潛在風險的反射信號。激光雷達 系統可提供更高的信息密度。但是,如果物體距離較遠或車輛以較高速度行駛時,激光雷達系統 幾乎無法對物體進行分類。這些通常較昂貴的旋轉裝置具有更高的數據傳輸速率,但是其長期穩 定性未經驗證。同時,固態裝置具有更強的穩健性且成本可能更低,但是擁有更少的目標點,尤其是當從較遠的距離觀測物體時。

激光雷達能夠檢測到物體,但是無法對其進行分類。紅外熱像傳感器可為配備 ADAS 的機動車提供可采取正確行動所需的數據。

為了以經濟劃算且可靠的(冗余的)解決方案生成物體分類所需數量的數據,雷達或激光雷達很 可能需要在大部分白天條件下結合來自一部可見光相機的輸出,在夜間或昏暗的白天條件下結合 來自一臺紅外熱像傳感器的輸出。這些系統協作,便可檢測路邊的物體。然而,如前所述,分類是任何檢測性能的一個重要部分。

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