FLIR造可扩展热像仪助自动驾驶汽车腾飞

高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）的出现将彻底改变未来人们的出行和运输方式，为社会提供更大程度的行动自由。同时，这项技术将通过消除人为失误与日益加剧的分心驾驶所带来的威胁，来提升安全性并降低事故率。据麦姆斯咨询报道，目前每年因车祸造成的伤亡人数超过100万，而人为失误是造成这些事故的主要原因，不难看出汽车行业正在竞相创造这项革命性技术。从本质上讲，自动驾驶汽车技术意味着人类作为方向盘后的决策者将被取代，但要确保在所有条件和驾驶场景下的安全行驶，仍存在诸多技术挑战。与此同时，汽车工程师们正在努力开发一套赋能ADAS的传感器，可使自动紧急制动（AEB）等任务随时随地都有效。为了实现这一愿景，工程师和设计师们意识到：目前没有一种万能的传感器可以提供安全的驾驶。相反，一套互为补充的传感器系统可以通过提供关键信息和冗余度来优化驾驶性能，从而始终确保安全。随着汽车领域多种传感器技术和可靠的计算机智能以前所未有的速度发展，我们都应该努力确保自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更安全。

SAE的自动驾驶分级

自动驾驶对热传感器的迫切需求美国汽车工程师学会（SAE）将L3级定义为：该级别自动驾驶汽车能够检测周围环境，并为自身做出明智决策。另外，如果自动化水平达到L4级和L5级，汽车就几乎不需要人类的关注。能否大规模应用L3级及以上级别自动驾驶汽车取决于：价格合理的传感器技术、处理输入传感器数据所需的计算能力以及执行驾驶命令所需的人工智能，这些命令可在真实环境中保证驾驶的安全可靠。如今，ADAS和自动驾驶汽车传感器技术主要包括摄像头、超声波传感器、雷达和激光雷达（LiDAR）。

原始设备制造商（OEM）与诸多汽车行业公司目前正在寻求，比现有传感器具备更高安全水平且更宽广运行域的传感器。热成像技术目前正受到人们的关注，因为这项技术可为可见光相机创建一个冗余成像系统，以提升各类驾驶场景下的性能。对于自动驾驶来说，非常需要使用热像仪，否则在极具挑战的照明条件、夜间驾驶、眩目光照、杂乱的城市环境以及恶劣天气（如雨、雾和雪）等情况中还将很难实现。热成像利用了所有物体均可辐射热能的事实，消除了成像对可见光源的依赖（对于热像仪来说，白天和夜间驾驶成像几乎没有区别）。公路及附近的一切物体都在发射、反射和传播热或长波红外（LWIR）能量。利用这种额外的电磁波谱带将大幅提升交通安全性，远超只有两只眼睛和耳朵的人类所拥有的感知能力。

FLIR热传感器可在炫目光照下清晰地看清路面情况

根据所使用的镜头和相应的视场，热传感器不仅可以在黑暗中探测和分类物体，还可穿透太阳强光和大多数雾气进行探测和分类，探测距离超过普通大灯照射距离的四倍。热像仪尤其擅于探测人体（生物）、无生命物体与背景杂波干扰之间的差异，可作为探测区分行人、宠物与野生动物的基本技术。FLIR热像仪对温度差异非常敏感，精度可达0.05摄氏度。有了这种精确的灵敏度，VGA热像仪（640 x 512像素）可以清晰地成像场景中的所有事物，特别是驾驶员绝对不想撞到的生物。这使得热成像成为可显著减少行人死亡率的关键技术；2016年美国交通死亡人数高达5987人，其中75%发生在夜间。

FLIR热传感器可远距离分类行人，其探测距离是普通大灯照射距离的四倍

可见光相机与热像仪的结合，将确保自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更安全。这种互补型传感器技术与现有的ADAS和自动驾驶汽车传感器套件相结合，将通过改善态势感知来帮助这些系统做出更好、更安全的决策。如果一辆缺少热成像功能的无人驾驶出租车（Robo-taxi）出现在你家门口，你会乘坐这辆无人驾驶汽车吗？我想我不会！

FLIR热传感器可清晰地区分人类与动物

热像仪成本下降，将引领新兴市场一种常见误解是，热传感器主要应用于军事领域，对于汽车集成来说过于昂贵。直到目前，一台拥有VGA分辨率的热像仪的价格都高达数千美元以上，这使得汽车市场无法大规模采用热像仪。由于热成像技术的进步（改进制造工艺、制造规模显著增加），目前可以大规模生产用于SAE L2级及以上级别的经济型热传感器，且每台价格仅需几百美元。热像仪的重要组件包括传感器（微测辐射热计）、透镜、电子器件和外壳。影响制造投入的因素主要包括硅晶圆、代工成本和良率。从根本上说，热成像传感器的制造和硅基计算芯片类似。可用总成本除以可销售芯片的数量来计算每个传感器的成本。不幸的是，与可见光相机不同，红外图像传感器不遵循摩尔定律。这是因为随着像素的缩小并接近要探测的波段时（LWIR传感器探测8~14微米波长的辐射），由于性能权衡的制约，热像仪传感器的像素大小是受限制的。可见光相机的像素大小通常是1~3微米，而热像仪的像素不会比它们所感知到的光波小很多（8~14微米）。因此，同等分辨率的热像仪将比可见光相机更昂贵。然而，热像仪凭借其特殊的对比度，无需百万像素的分辨率就可提供出色的分类性能。据麦姆斯咨询介绍，在过去的十年中，FLIR已经将LWIR热像仪的像素几何尺寸从50 x 50微米缩小到12 x 12微米，面积减少了83%。除了这一点，再加上晶圆级封装、生产规模的扩大以及制造工艺的优化，使得FLIR能够在热成像传感器市场上实现最低成本（参考下图）。

全球平均终端用户价格与热像仪市场规模的相关分析图

FLIR对小像素设计与良率的持续改进，以及预期产量的显著增加，有望进一步降低成本。根据目前的发展计划，未来几年预计还可将成本再缩减两倍左右。这与OEM对激光雷达系统降低10倍的目标成本相比较来说，热像仪的成本优势显著。SAE L2级和L3级自动驾驶汽车大规模采用热像仪预计将从2022年或2023年开始，至2030年期间的年增长率将达到200%~300%。随着改进计划的实施与汽车制造规模的扩大，热像仪将成为ADAS和自动驾驶汽车传感器套件中的经济型组件，适于大规模OEM使用。利用数据和机器学习，促进汽车全行业的热像仪集成在快速发展的自动驾驶技术领域，对于训练和部署可使车辆在各类条件下安全驾驶的功能硬件来说，数据是关键。经验丰富的OEM和数十家科技公司正竞相为自动驾驶汽车配备用于收集必要数据的传感器，以训练各种目标分类，并测试各自系统。为了简化热成像的集成，FLIR在2018年初推出了汽车开发工具包（FLIR ADK）。除FLIR ADK硬件外，FLIR还为开发人员提供了包含14000多张带注释的热成像图的免费起始数据集。开发人员可以熟悉热成像图，并开始训练ADAS和自动驾驶汽车计算机系统对热成像数据执行分类和分析。

FLIR的免费热成像图起始数据集，开发人员可用其做算法训练

在未来几年至几十年中，汽车市场将发生翻天覆地的变化，即将到来的技术变革将超越手机的普及。然而，目前ADAS和自动驾驶汽车市场仍处于早期开发阶段，很难准确地预测我们交通方式发生重大改变的准确时间；但随着汽车工业向SAE L3级（条件自动化）、L4级（高水平自动化）、L5级（完全自动化）的发展，很显然，热传感器将需要更高性能的ADAS和自动驾驶平台。随着在ADAS和自动驾驶汽车中加入热像仪，世界将变得更加安全、行人和动物的死亡率将减少、车祸也将减少，L3 - L5级自动驾驶汽车的能力将得到扩展。

FLIR ADK是一款即时可用、IP-67级热像仪，配备USB接口和直观的图形用户界面（GUI）