红外夜视传感器在自动驾驶车辆的应用和出现的问题及解决方法

在过去的几年时间里，在自动驾驶领域更多的技术研发人员讨论的是摄像头、超声波/毫米波雷达、激光雷达等传感器，以及围绕如何选择和配置这些传感器的争论。

关于红外夜视传感器，却极少被提及。但在Uber的自动驾驶车辆在亚利桑那州发生备受关注的致命事故之后，似乎业界开始重新审视这个问题。

包括FLIR Systems、AdaSky以及中国企业轩辕智驾（高德红外旗下）等研发制造车载红外夜视仪的厂家，开始再次成为行业的焦点，尽管在过去的数年时间，红外夜视仪已经在量产车（宝马、保时捷等豪华车）上进行少批量的配置。

以Waymo为代表的自动驾驶领军企业，此前一直在激光雷达上下足功夫，甚至是开始自主研发激光雷达。

去年1月8日，Waymo CEO Krafcik宣布，其自动驾驶系统中的关键组件——激光雷达的成本相对于项目开始之时，已经下降了百分之九十，从超过7万美元直落至7500美元。

但显然不能给全行业带来受益，除非Waymo宣布对外出售自己研发的激光雷达。同时，在过去两年中，价格已经大幅下降的激光雷达，对于大多数市场应用来说仍然是昂贵的。例如，Velodyne的HDL-64E激光激光系统的造价仍需约8万美元。

尽管，Velodyne 在今年初宣布：旗下16线激光雷达产品 VLP-16 Puck在全球范围内的价格下降一半，从此前大约7999美元的售价降至3999美元。但这距离300美元的前装量产价格“甜蜜点”还有很大的距离。

再加上目前一台车仍需要配置多台激光雷达，整体成本仍居高不下。

当然，去年开始更多的固态激光雷达初创公司对外宣称开发出了更便宜的激光雷达技术，体积更小，几年内价格可能下降至不到100美元。但这仍然是个未知数。

更多的业内人士表示，按照目前的激光雷达产业链发展进程，短期内更低的价格必然意味着性能的权衡，比如更低的分辨率、更短的测距范围。

此外，激光雷达并非像毫米波雷达那样适应全天候场景，雾、雨和雪等天气会严重影响精度，更何况到目前为止全球还没有一个针对激光雷达的一致性标准。

对于红外夜视仪厂商来说，他们也有足够的证据来说明现有传感器组合的缺陷。

以特斯拉的Autopilot为例，感知系统采用的是摄像头与毫米波雷达的协同工作方式，来确定前方障碍物（比如，塑料袋和小狗的区别）。

但是，在低照度下，摄像头不能正常工作，这是系统的致命弱点。而目前的毫米波雷达技术还未能够做到对障碍物的识别功能，他们只能提供障碍物的距离和速度。

值得注意的是，在过去的交通事故统计案例中，事故死亡人数在日落之后上升最快。事实上，绝大多数（四分之三）的行人死亡也发生在夜间。

已经得到确认的是，基于红外夜视系统利用红外光波检测物体自然发射的热量差异，可以检测到可见光摄像头、雷达和激光雷达不能识别的物体。至关重要的是，它们在微光和恶劣天气的情况下表现依旧良好。

目前，在整车量产配置上，宝马是较早导入夜视系统的厂商之一。自2006年3月起，中国市场销售的BMW 760Li和BMW 760Li个性化版本车型开始装备全新的BMW夜视系统。

BMW夜视系统的摄像头具有比其他系统更广的探测角度，以及更长的探测距离(探测距离达300米左右)。在车速低于80公里/小时的情况下，热成像摄像头拥有的36°的水平广角能够涵盖很广的探测范围。

在中等车速下，显示屏上的影像区域能够覆盖车辆前方24°范围的景象，并且影像区域还可以随着道路转弯而进行幅度达到6°的左右转动。在较高车速下，驾驶者可以启动数字变焦功能，进而使较远距离的物体的影像放大1.5倍。

而在2012年推出的奥迪A7也同样开始配置了远红外成像摄像头，带有行人识别功能的夜视辅助系统能够捕捉前方24度内300米内的热源，当热源出现在捕捉范围内，经过电脑处理的图像会在仪表盘中以黑白对比色进行显示。

去年，上市公司高德红外旗下子公司轩辕智驾，发布的“基于高德红外自主探测器”的新一代热成像避障系统IR313，具备突破夜障、强眩光、穿透雾霾沙尘、行人识别及报警、前车碰撞报警和预告等多项功能。

轩辕智驾红外避障系统采用红外热成像技术，能够捕捉前方28°*21°视角、400米外热源。该款产品能探测超过400m的夜视距离，而市面上大多车载夜视系统探测距离在200m左右。同时，系统会自动匹配不同车速进行功能调整。

同时，系统完全依照车规标准设计，通过了相关机构的认证，夜视摄像头内部集成智能图像识别功能，无须外接图像处理盒子，便于安装。该系统集成了行人识别算法功能，经过了长期、系统、严格的路试验证。

除了夜视系统本身的成本下降，如何和目前的ADAS及自动驾驶系统的多传感器进行深度融合，并在基于夜视基础上的深度学习，也是加快规模化市场导入的机会。

就在近日，全球车载夜视热成像系统供应商FLIR发布用于碰撞避免系统的热图像免费数据集，这也是全球首个。

用这个数据集训练的系统可以检测到距离250米远的物体，或者是汽车前大灯照射距离的4倍。该数据集包含白天和夜间的镜头在雾，烟，霾，太阳眩光，和其他负责环境下的照明条件，对象包括行人、动物、自行车和其他车辆。

在过去数年时间，超过50万个以上的红外夜视传感器配置到了通用汽车、宝马、奥迪、梅赛德斯、奔驰和大众汽车的驾驶员预警系统。同时，还提供了一个软件开发工具包，来构建和训练神经网络在防撞系统中使用。