技术更新:热成像技术应用于机动车高级驾驶辅助系统(ADAS) (下篇) 技术更新: 热成像技术应用于机动车高级驾驶辅助系统 (ADAS) (下篇)----ADAS 系统中加入红外热像传感器的诸多优势 在上篇中提到: ADAS 系统的出现将掀起旅行和公运运输货物的革命,同时提高驾驶安全性。它有望为所有年龄人群提供更大的活动自由度,并且能提高汽车运行的效率。同时,它能通过消除人为错误和分心而驾驶威胁,从而降低事故率。 自动驾驶系统采用数种方法,但是核心处理途径是先检测随后对物体进行分类,以确定车辆应采取的一系列措施。如雷达和激光雷达系统能够检测道路上或道路周围的物体,但如配有用于分类和识别物体的红外热像传感器,,让您对自己的态势感知信心满满。 在本篇文章中,我们将向您介绍 ADAS 系统中配有红外热像传感器的诸多优势:据研究发现,雷达和激光雷达通常用于物体检测、距离测量和测绘应用,而红外热像技术对物体分类、速度标志和红灯检测必不可少。在 ADAS 传感器套件中加入红外热成像技术可提升驾驶系统和态势感知能力。 关于红外热成像技术 红外热成像传感器可检测从物体发出或反射的红外能量的相对差异。辐射的红外能量始终存在于我们周围,这与可利用的可见光量没有丝毫关系。热成像远不止是另一种类型的夜视技术,借助热成像技术能够观测热量,而不是光,因此全天24小时皆可使用。任何能产生热量的物体都可通过红外热成像观察到。人和动物都具有热信号,可被红外热成像技术所捕捉到。红外热成像技术在军事和执法领域的应用已有数十年的历史。同时,因红外热成像能够透过烟雾进行监控,还是是一款经证实可用于消防和人员搜救的工具。因为热像仪的检测能力与可用光无关,即使直接正对太阳或太阳尚在地平线上时也能清晰地进行观测。即使空气中有浓烟或烟雾,太阳处于盲角,热像仪仍然能够清晰地检测到目标。得益于技术进步,使得用于商业和消费应用领域的热像设备-红外热像仪尺寸更小、重量更轻盈、价格更为经济实惠。由于红外热像仪非常适合检测热量差异,能够暴露人或动物的行踪,透过烟雾、灰尘或在漆黑环境中进行观测,这使得一系列全新的应用(包括ADAS) 成为可能。 热传感器不会因迎面而来的车头灯而失去检测能力,其能够在漆黑环境中对人和动物进行检测和分类。(上图左侧为可见光照明,右图为红外热成像传感器照明) 红外热成像与ADAS 系统 红外热成像传感器可在多种照明条件下检测到人,并可感知每个车辆的位置、行驶方向、与其它车辆的相对速度。在各种复杂驾驶环境下,功能强大的热传感器都可检测到热量,并与简单的物体识别算法相结合,使其成为唯一能够在复杂环境下对人和动物进行检测和分类的装置。 无人驾驶所面临的挑战 公路驾驶可能遇到高速行驶和停停走走的情况,因此 ADAS 系统需要在近距离或远距离都可检测车辆、及潜在危险。如在乡村道路上驾驶,行驶速度较慢,但是在路途中撞到动物和遭遇其它自然灾害的可能性更大。在美国,每年有超过100万只鹿撞到行驶车辆,带来几十亿美元的损失。 采用红外热像传感器的 ADAS 系统使车辆能够在夜间检测到车头灯光外的行人。 由于在较为欠发达的地区公路照明系统不完善,在农村等区域夜间行驶极其依赖车灯照明,加之农村道路不像公路那样笔直和可预测,因此在较差照明条件下拥有广域态势感知能力是一项挑战。 当然,在城市道路中,照明条件也会影响检测危险的能力。在白天,太阳斜角及造成的阴影可能会隐藏行人,而在夜间行驶遇到迎面而来的车头灯,这都会妨碍对行人和道路危险的检测。 热像仪不受炫光或低阳光角的影响,因此其在可见光相机无法检测的情况下仍能够识别行人。 热像仪使 ADAS 系统能够透过灰尘、烟雾和浓烟检测人、动物和车辆。 (上图左侧为可见光的图像,右侧为红热热成像的图像 系统冗余 在选择用于 ADAS 应用的传感器套件时,冗余是一项关键需求。虽然每种类型的传感器都有其优缺点,但是它们优势互补的方式(即在特定条件下增强优势、补偿不足)有助于设计师打造一款足够稳健的系统,以提供自动驾驶所要求的完整态势感知。 就其本质而言, ADAS 系统中的许多传感器之所以能够创造系统冗余仅仅是因为它们在不同的电磁波谱范围内运行。如果激光雷达系统的接收装置被泥土或灰尘挡住,雷达系统应该可作为备用系统使用。如果照明条件(炫光、夜间)导致可见光相机出现问题,那么热像仪可用作备用系统。这样便表明该 ADAS 是一个真正冗余的系统。 系统集成--成本、可靠性与封装 更广泛地采用自动驾驶解决方案,不但要求该解决方案在技术层面上安全可靠,而且要求具有信价比高的特点,且能很好地组装到汽车中。 超声波、雷达和可见光相机已广泛采用;这些技术比较可靠,而且得益于规模经济,其价格经济实惠。此外,它们可以放置在挡风玻璃后面或装在汽车保险杠内,可用于简洁美观的封装解决方案。 至于激光雷达,现行系统通常价格高昂、不太稳定,且难于美观地集成到汽车中。由于激光雷达在 ADAS 应用中的极大潜力,目前正投入大量努力,以期打造尺寸更小的固态装置,这样就可以降低成本、提高稳定性。 红外热像传感器用于汽车夜视应用,以检测行人和动物物有十余年历史。经证实,其可靠性极强,但是由于探测器尺寸和相对较低的产出量,与其他传感器相比,价格并不低廉。仅被用于奢侈品牌和豪华型汽车中。 但最近的技术发展使得热成像技术的成本下降和尺寸减小。用于新款 FLIR Boson红外热像镜头的全新12Hm FLIR 传感器FLIR ADK 套件便是一个很好的例子。其经济划算,并且能约美观地封装到汽车中。 FLIR ADK 结论 自动驾驶系统需要部署一个稳健、高性能和拥有足够冗余的传感器套件,:,以便在尽可能广泛的驾驶环境中提供安全性。当前系统的主要不足之处是在昏暗的照明条件下对人和动物进行检测和分类的能力较差。热像热成像是经验证的技术,10余年来帮助广大驾驶员将检测能力拓展至远光灯的五倍之多。 无论白天黑夜、透过烟尘和雾霭、还是经过迎面而来的炫目的车头灯。同样的热成像技术是在杂乱不堪的环境中检测行人、骑车者和动物的最佳传感器解决方案,从而为 ADAS 集成系统提供作出准确的自动化解决方案所需的关键信息。此外,得益于近来成本下降和尺寸减小,红外热成像传感器成为未来 ADAS 系统中必不可少的部件。 技术更新: 热成像技术应用于机动车高级驾驶辅助系统 (ADAS) (下篇) 技术更新: 热成像技术应用于机动车高级驾驶辅助系统 (ADAS) (下篇) ----ADAS系统中加入红外热像传感器的诸多优势在上篇中提到:ADAS系统的出现将掀起旅行和公路运输货物的改革,同时提高驾驶安全性。它有望为所有年龄人群提供更大的活动自由度,并且能提高汽车运行的效率。同时,它能通过消除人为错误和分心而驾驶威胁,从而降低事故率。 自动驾驶系统采用数种方法,但是核心处理途径是先检测随后对物体进行分类,以确定车辆应采取的一系列措施。如雷达和激光雷达系统能够检测道路上或道路周围的物体,但如配有用于分类和识别物体的红外热像传感器,让您对自己的态势感知信心满满。 在本篇文章中,我们将向您介绍 ADAS系统中配有红外热像传感器的诸多优势:据研究发现,雷达和激光雷达通常用于物体检测、距离测量和测绘应用,而红外热像技术对物体分类、速度标志和红灯检测必不可少。在ADAS传感器套件中加入红外热成像技术可提升驾驶系统和态势感知能力。 关于红外热成像技术红外热成像传感器可检测从物体发出或反射的红外能量的相对差异。辐射的红外能量始终存在于我们周围,这与可利用的可见光量没有丝毫关系。热成像远不止是另一种类型的夜视技术,借助热成像技术能够观测热量,而不是光,因此全天24小时皆可使用。任何能产生热量的物体都可通过红外热成像观察到。人和动物都具有热信号,可被红外热成像技术所捕捉到。红外热成像技术在军事和执法领域的应用已有数十年的历史。同时,因红外热成像能够透过烟雾进行监控,还是是一款经证实可用于消防和人员搜救的工具。因为热像仪的检测能力与可用光无关,即使直接正对太阳或太阳尚在地平线上时也能清晰地进行观测。即使空气中有浓烟或烟雾,太阳处于盲角,热像仪仍然能够清晰地检测到目标。得益于技术进步,使得用于商业和消费应用领域的热像设备-红外热像仪尺寸更小、重量更轻盈、价格更为经济实惠。由于红外热像仪非常适合检测热量差异,能够暴露人或动物的行踪,透过烟雾、灰尘或在漆黑环境中进行观测,这使得一系列全新的应用(包括ADAS)成为可能。热传感器不会因迎面而来的车头灯而失去检测能力,其能够在漆黑环境中对人和动物进行检测和分类。(上图左侧为可见光照明,右图为红外热成像传感器照明) 红外热成像与ADAS系统红外热成像传感器可在多种照明条件下检测到人,并可感知每个车辆的位置、行驶方向、与其它车辆的相对速度。在各种复杂驾驶环境下,功能强大的热传感器都可检测到热量, 并与简单的物体识别算法相结合,使其成为能够在复杂环境下对人和动物进行检测和分类的装置。 无人驾驶所面临的挑战公路驾驶可能遇到高速行驶和停停走走的情况,因此ADAS系统需要在近距离或远距离都可检测车辆、及潜在危险。如在乡村道路上驾驶,行驶速度较慢,但是在路途中撞到动物和遭遇其它自然灾害的可能性更大。在美国,每年有超过100万只鹿撞到行驶车辆,带来几十亿美元的损失。采用红外热像传感器的ADAS系统使车辆能够在夜间检测到车头灯光外的行人。 由于在较为欠发达的地区公路照明系统不完善,在农村等区域夜间行驶极其依赖车灯照明,加之农村道路不像公路那样笔直和可预测,因此在较差照明条件下拥有广域态势感知能力是一项挑战。 当然,在城市道路中,照明条件也会影响检测危险的能力。在白天,太阳斜角及造成的阴影可能会隐藏行人,而在夜间行驶遇到迎面而来的车头灯,这都会妨碍对行人和道路危险的检测。热像仪不受炫光或低阳光角的影响,因此其在可见光相机无法检测的情况下仍能够识别行人。热像仪使ADAS系统能够透过灰尘、烟雾和浓烟检测人、动物和车辆。(上图左侧为可见光的图像,右侧为红热热成像的图像) 系统冗余在选择用于ADAS应用的传感器套件时,冗余是一项关键需求。虽然每种类型的传感器都有其优缺点,但是它们优势互补的方式(即在特定条件下增强优势、补偿不足)有助于设计师打造一款足够稳健的系统,以提供自动驾驶所要求的完整态势感知。 就其本质而言,ADAS系统中的许多传感器之所以能够创造系统冗余仅仅是因为它们在不同的电磁波谱范围内运行。如果激光雷达系统的接收装置被泥土或灰尘挡住,雷达系统应该可作为备用系统使用。如果照明条件(炫光、夜间)导致可见光相机出现问题,那么热像仪可用作备用系统。这样便表明该ADAS是一个真正冗余的系统。 系统集成 - 成本、可靠性与封装更广泛地采用自动驾驶解决方案,不但要求该解决方案在技术层面上安全可靠,而且要求具有信价比高的特点,且能很好地组装到汽车中。 超声波、雷达和可见光相机已广泛采用;这些技术比较可靠,而且得益于规模经济,其价格经济实惠。此外,它们可以放置在挡风玻璃后面或装在汽车保险杠内,可用于简洁美观的封装解决方案。 至于激光雷达,现行系统通常价格高昂、不太稳定,且难于美观地集成到汽车中。由于激光雷达在ADAS应用中的极大潜力,目前正投入大量努力,以期打造尺寸更小的固态装置,这样就可以降低成本、提高稳定性。 红外热像传感器用于汽车夜视应用,以检测行人和动物已有十余年历史。经证实,其可靠性极强,但是由于探测器尺寸和相对较低的产出量,与其他传感器相比,价格并不低廉。仅被用于豪华型汽车中。 但最近的技术发展使得热成像技术的成本下降和尺寸减小。用于新款FLIR Boson红外热像镜头的全新12µm FLIR传感器FLIR ADK套件便是一个很好的例子。其经济划算,并且能够美观地封装到汽车中。结论自动驾驶系统需要部署一个稳健、高性能和拥有足够冗余的传感器套件,以便在尽可能广泛的驾驶环境中提供安全性。当前系统的主要不足之处是在昏暗的照明条件下对人和动物进行检测和分类的能力较差。热像热成像是经验证的技术,10余年来帮助广大驾驶员将检测能力拓展至远光灯的五倍之多。 无论白天黑夜、透过烟尘和雾霭、还是经过迎面而来的炫目的车头灯。同样的热成像技术是在杂乱不堪的环境中检测行人、骑车者和动物的传感器解决方案,从而为ADAS集成系统提供作出准确的自动化解决方案所需的关键信息。此外,得益于近来成本下降和尺寸减小,红外热成像传感器成为未来ADAS系统中必不可少的部件。