汽車行業正在經歷前所未有的新技術涌入。汽車制造商承諾，未來幾年內將在公共道路上部署完全自動駕駛車輛，并預測自動駕駛進入大眾市場也不太遙遠了。但是，盡管汽車制造商和技術公司都渴望加速自動駕駛方面的創新，要實現完全的自動駕駛將需要一種傳感技術，不但要使車輛能夠“看到”周圍的世界，而且要能比人類駕駛員做出更好的反應才行。

目前的傳感技術——比如激光雷達(LiDAR)、雷達和攝像頭——都存在感知問題（圖1），需要人類駕駛員隨時準備接管控制車輛。因此，傳感器的重要性更為凸顯。要實現3-5級的自動駕駛，車輛需要更大數量和更強功能的傳感器。本文探討了當前解決方案的傳感功能——例如雷達和LiDAR（光探測和測距）——以及為什么包含FIR（遠紅外）的融合解決方案將是最終實現3、4、5級自動駕駛的關鍵。

現有傳感技術的局限性

雷達傳感器可以檢測遠處的物體，但卻無法識別該物體。另一方面，攝像頭可以很有效地確定物體是什么，但僅能在較近的范圍內起作用。根據各自的優缺點，如果雷達傳感器和攝像頭結合使用，就可以為自動駕駛車輛提供更完整的檢測和覆蓋范圍：雷達傳感器可以檢測道路上稍遠的物體，而攝像頭則可以在車輛靠近物體時提供更詳細的物體圖像。

LiDAR傳感器也已成為自動駕駛車輛檢測和覆蓋能力的重要組成部分。與雷達一樣，LiDAR通過發出信號并通過信號反射來測量車輛到物體的距離，但它使用的是光波或激光，而不是雷達的無線電信號。雖然LiDAR傳感器能夠提供比雷達和攝像頭更寬的視野，但其成本仍是進入大眾市場的阻礙。有些公司為了解決這一問題而推出低成本的LiDAR傳感器，但這些低分辨率的LiDAR傳感器無法有效監測遠處的障礙物，這會影響自動駕駛車輛的反應速度。不幸的是，消極等待LiDAR傳感器價格的下降，可能會減緩自動駕駛車輛進入大眾市場的節奏。

圖1：目前的傳感技術都存在感知問題。CMOS攝像頭、雷達和LiDAR無法在動態照明或惡劣天氣條件下發揮作用。（來源：AdaSky）

當前的傳感技術除了缺乏完全可見性之外，它們還面臨與環境因素有關的額外障礙。要實現5級自動駕駛，無論天氣如何，都必須能夠實現完全的功能。然而，今天的所有傳感器在惡劣天氣條件下都會在一定程度上受到影響。例如，雖然雷達仍能在大霧、陰霾或夜間探測到遠處的物體，但大多數攝像頭都受到視野范圍的限制，這阻礙了它們在惡劣天氣或黑暗中的“視覺”能力。大多數傳感器也會因照明的突然變化而混淆。以車輛進出隧道為例，人類駕駛員需要幾秒鐘才能適應突然的黑暗或明亮的光線，但是攝像頭和激光雷達也好不到哪里去——它們也會因燈光變化而暫時“失明”。

準確的圖像檢測是當今視覺和感知方案的另一個挑戰。雖然攝像頭可以成功地檢測到人或動物，但是其圖像處理軟件并不總是能夠準確地區分是真人或動物，還是廣告牌、建筑物或公共汽車上人或動物的圖片。

新興的要求

汽車制造商和自動駕駛車輛(AV)開發商迫切希望到2020年就在公共道路上部署完全自動駕駛的車輛。但是，在推出2級以上自動駕駛車輛并部署完整的車隊之前，傳感器必須能夠消除現有的視覺和感知弱點，并保證在任何環境和條件下都能夠全天候地完全檢測和覆蓋車輛周圍環境。今天，AV仍然需要人來控制的主要原因之一是，其傳感器在惡劣天氣條件下會失效。

如果沒有足夠強的傳感能力和準確性，以便在所有天氣條件下都能夠提供安全可靠的運行，完全自動駕駛車輛是不能進入大眾市場的。

FIR技術

采用FIR技術的傳感器可以克服許多當前傳感器面臨的可靠性和感知問題。FIR已在國防、安全、消防和建筑領域使用了數十年，已經成為一種成熟且經過驗證的技術。這種成熟的技術也已被應用到汽車上了。FIR攝像頭使用遠紅外光波來檢測物體自然發出的熱量（熱輻射）的差異，并將該數據轉換成圖像?，F在汽車上使用的常見光學傳感器只能捕捉人眼可感知的圖像，而FIR攝像頭可以掃描可見光以上的紅外光譜，因此可以檢測到一般攝像頭/雷達/LiDAR無法察覺的物體（圖2）。

圖2：FIR傳感器產生新的信息，可提高分割能力，并提供對車輛周圍環境的準確分析。（來源：AdaSky）

帶有FIR的VGA熱傳感器對于高對比度成像具有0.05攝氏度的靈敏度，可以檢測到200米距離遠的行人。FIR傳感器將能夠以30或60fps的速度跟蹤行人，并檢測前方道路。

除了捕獲物體或材料的溫度之外，FIR攝像頭還可以捕獲物體的發射率——它是如何有效地散發熱量的。由于每個物體具有不同的發射率，因此FIR攝像頭可以感測其路徑中的任何物體。有了這些信息，攝像頭就可以創建一個可以獨立并安全運行的道路視覺圖畫。

在大多數情況下，熱FIR還可以檢測車道標記和行人的位置（他面向的方向）。然后它可以確定行人正在離開人行道并即將開始穿過對面車道的道路。因此，FIR傳感器將能夠預測車輛是否有撞擊行人的風險。

作為響應，裝備有FIR傳感器的自動駕駛車輛會減速，以確保在行人有很突然的動作時仍有足夠的時間剎車。這就可以保證行人和車輛都會安全抵達目的地。

FIR優勢

FIR技術對于自動駕駛的部署和大眾市場的接納至關重要，因為它是唯一能夠提供AV安全所需的完整和可靠覆蓋的傳感器。全球主要汽車廠商之一——寶馬公司，正在使用熱成像攝像作為其傳感器套件的一部分，應用于所有自動駕駛車型。

雖然汽車上的其他光學傳感器僅能捕獲人眼可見的圖像，但FIR攝像頭可以提供更全面的感知層。通過掃描可見光以上的紅外光譜，FIR攝像頭可以檢測到一般攝像頭/雷達/LiDAR可能遺漏的物體。此外，與必須發送和接收信號的雷達和LiDAR傳感器不同，FIR攝像頭僅收集信號，這使其成為一種“無源”技術。由于沒有移動部件，FIR攝像頭可以簡單地通過感測物體散熱的信號來提供AV周圍環境的完全覆蓋。

目前，有三家領先的FIR傳感器公司：Autoliv、FLIR系統和AdaSky。AdaSky是一家以色列初創公司，最近開發出了一款高分辨率熱成像攝像頭Viper，可被動收集FIR信號并將其轉換為高分辨率VGA視頻，而且可以應用深度學習計算機視覺算法來感知和分析周圍環境（圖3）。

圖3：在低光靈敏度下幾種最先進的攝像頭對比，采用FIR方案的Viper可以檢測到其他傳感技術無法檢測到的物體。（來源：AdaSky）

憑借這項先進的技術，FIR攝像頭可以克服復雜的天氣和照明條件帶來的障礙，而這是目前其他傳感技術無法克服的。與FIR攝像頭相比，今天的傳感器功能是有限的，似乎也不能夠提供完全的自動駕駛。即使結合起來工作，現今的傳感器也無法在任何情況下都能提供車輛周圍環境的全面或準確覆蓋。只有FIR傳感器可以生成來自不同電磁波段的更深層信息，以顯著提高物體和車輛周圍環境的分類、識別和檢測性能，無論近距離還是遠距離。

通過創建車輛周圍環境的視覺表征，FIR填補了其他傳感器留下的空白，可以在任何天氣條件和任何環境中（無論是城市、鄉村還是在高速公路上駕駛，或三者的組合）實現全面檢測和覆蓋。例如，在高速公路上，實現長距離感應至關重要，因為如果檢測到物體，車輛就有足夠的時間做出停車的決定——即使在高速行駛時也應做到。而在市區，具有更寬的視野是最重要的，因為這樣才能檢測到人行道和橫穿馬路的行人和騎自行車者。

雖然FIR對3級自動駕駛方案是必須的，但對4級和更高級別的自動駕駛方案也是重要使能因素。為了實現5級自動駕駛并最終將全自動駕駛引入大眾市場，AV開發商預計每輛車應配備多個FIR攝像頭，以便實現廣泛覆蓋并全面監測其周圍環境。汽車制造商也青睞使用多個FIR傳感器，因為它能提供最高級別的安全性。事實上，美國交通部聯邦自動駕駛車輛法規要求，某些關鍵AV系統必須具有冗余性，而大多數汽車OEM廠商和1級供應商都在準備將多個傳感器和其他元器件用作故障安全措施。

每種傳感器都有自己的弱點，沒有任何傳感器能夠做到在100%的時間里達到100%的準確，FIR也不例外。這就是通過結合LiDAR、雷達和FIR技術的傳感器融合方案實現冗余至關重要的原因。如圖4中所看到的，當將所有這些技術分層堆進傳感器融合解決方案中時，將可以覆蓋所有區域和每個場景的范圍。這樣FIR就可以實現全自動駕駛。

圖4：自動駕駛車輛的傳感器模式——CMOS攝像頭、雷達，激光雷達和FIR的覆蓋范圍。（來源：AdaSky）

汽車制造商想在下個十年之初就開始在公共道路上部署自動駕駛車輛，要實現這一目標，單靠現今功能有限的傳感解決方案是不大可能的。這些傳感器一直存在的感知問題意味著如果沒有人類駕駛員的監控控制，車輛就無法安全可靠地運行，而要實現真正的5級全自動駕駛也是不現實的。FIR攝像頭是唯一能夠在任何環境或天氣條件下對車輛周圍環境進行完整分類、識別和檢測的技術，因此是唯一能夠將全自動駕駛車輛推向大眾市場的傳感技術。