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自動駕駛汽車系統(tǒng)的理想選擇:熱像儀

MEMS ? 來源:cc ? 2019-01-28 10:57 ? 次閱讀

探測器件可顯著提升自動駕駛汽車的安全性。

熱敏熱像儀汽車制造商將來一定會大規(guī)模生產(chǎn)銷售自動駕駛汽車,但他們在消費者購買前必須先回答一個關(guān)鍵問題:自動駕駛汽車安全嗎?理論上,自動駕駛汽車的安全性是有保證的。因為在美國,幾乎所有車禍都是人為失誤造成的,因此自動駕駛汽車的支持者認為:自動駕駛技術(shù)可大幅降低交通受傷或死亡的風(fēng)險。隨著汽車公司加大對自動駕駛汽車的研發(fā)力度,供應(yīng)商也在大力開發(fā)系統(tǒng)提升其安全性。FLIR Systems(以下簡稱FLIR)是一家專注于制造熱像儀的公司。據(jù)麥姆斯咨詢報道,F(xiàn)LIR汽車應(yīng)用工程總監(jiān)Chris Posch為在美國底特律報道北美國際汽車展(North American International Auto Show,NAIAS)的記者們展示了熱像儀的工作原理。NAIAS于2019年1月14日至27日在美國底特律舉辦。Chris Posch認為,熱像儀是自動駕駛汽車系統(tǒng)的理想選擇,因為它們可以探測到包括人體在內(nèi)的任何散發(fā)熱量的物體。Posch說:“熱像儀是探測行人、動物、汽車、車胎以及我們所面對環(huán)境的卓越傳感器。”

熱像儀通過探測熱量成像與其它傳感器相比,熱像儀的優(yōu)勢在于其良好的夜間工作能力,相比之下,普通相機在夜晚可能根本看不到行人。為此,Posch提到了2018年發(fā)生在美國亞利桑那州的自動駕駛汽車撞人事件:2018年3月18日晚間,在坦佩,一名女子騎自行車過馬路時被一輛自動駕駛汽車撞死,肇事車輛是提供拼車服務(wù)的優(yōu)步(Uber)正在測試的配備了特殊設(shè)備的沃爾沃XC90。美國國家運輸安全委員會(National Transportation Safety Board,NTSB)的初步報告顯示:事故發(fā)生時,自動駕駛系統(tǒng)運行正常。

據(jù)NTSB稱,Uber的系統(tǒng)由前置和側(cè)方攝像頭、導(dǎo)航傳感器、雷達、以及激光雷達(LiDAR)軟硬件共同組成。激光雷達的工作原理與雷達近似,但它發(fā)出的是紅外光脈沖,并測量它們投射到附近物體后返回所需要的時間。據(jù)調(diào)查人員稱,該汽車的雷達和激光雷達在事故發(fā)生前6秒探測到了Elaine Herzberg(出事故的女子),但系統(tǒng)并沒有立即將該女子歸類為行人。

當(dāng)時,沃爾沃汽車雖然處于電腦控制之下,但如果出現(xiàn)問題,“備用”司機應(yīng)該可在方向盤后方進行干預(yù)。然而在事故發(fā)生前不到2秒,自動駕駛系統(tǒng)才判定需要緊急剎車以避免撞到Herzberg。但是該系統(tǒng)沒有(無相關(guān)設(shè)計)在碰撞前警告駕駛員。據(jù)坦佩警方稱,司機當(dāng)時并沒有注意道路情況。Chris Posch解釋道,在這種情況下,熱像儀是非常有用的。“熱成像技術(shù)可在完全黑暗環(huán)境中工作,”Posch說,“在黑暗中,當(dāng)有物體出現(xiàn)在視場中,并向汽車靠近時,熱像儀很可能是探測是否有人體靠近的最佳傳感器。”熱像儀的探測范圍如何?Posch說:“探測范圍主要取決于鏡頭的視場,對于較窄的視場,探測距離可達到200米以外。”此外,熱像儀的效能還取決于自動駕駛汽車的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算速度越快,熱像儀在處理“看到”什么、對其進行分類并為防止事故發(fā)生而及時反應(yīng)的速度就會越快。FLIR已經(jīng)注釋了14000張熱成像視頻圖像,并向公眾免費提供。NTSB關(guān)于亞利桑那州車禍原因的最終報告尚未出爐。由于美國聯(lián)邦政府的部分停擺,該機構(gòu)網(wǎng)站沒有繼續(xù)更新。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:NAIAS 2019熱點報道:熱像儀是自動駕駛汽車系統(tǒng)的理想選擇

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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