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自动驾驶想要快速迈入level 5,缺了这个物件怎么行?

2019-02-14 11:56
来源: 与非网

可见成像仪和热像仪的结合可以确保自动驾驶汽车比人类驾驶的汽车更安全。这种互补传感器技术和现有的ADAS和AV传感器装置配套使用,有助于这些系统通过改进的感知做出更安全的决定。

图2:FLIR热传感器可以区分的行人距离比传统大灯照射的距离远四倍。

低成本引领发展中市场

人们通常认为热传感器用于军事领域,对汽车而言很贵。直到最近,热成像仪的VGA分辨率或者更高的价格为数千美元,价格让汽车市场望而却步。由于热成像技术改进了制造技术和增加了生产量,现在可以为SAE自动化 level2 更高级别大规模生产价格合理的热传感器,每台大约只需要几百美金。

热成像仪中的重要组件包括传感器(微测辐射热计)、镜片、电子元器件和外壳。制造投入包括硅晶片、制造成本和产量。基本上,热成像传感器的制造就像硅计算硬件。每个传感器的成本计算方法是将总成本除以可销售芯片的数量。

与可见成像仪不同,红外图像传感器不遵循摩尔定律。这是因为当像素收缩并接近感兴趣的波长(LWIR传感器检测到8-14微米波长的辐射)时,由于性能折衷,可以制造的红外成像器传感器像素是有限的。

可见成像仪的像素尺寸一般是1-3微米,热成像仪像素不比自身检测到的光波长小很多(8-14微米)。因此,热成像仪比相同分辨率的可见成像仪更贵。然而,热成像仪的分辨率不需要百万像素来提供出色的分类性能。因为它们提供的对比度非常出色。在过去十年中,FLIR已经将LWIR热成像仪的像素尺寸从50x50微米降低到了12x12微米,面积减少了83%。这与晶圆级封装和增加的规模以及工艺优化相结合,让FLIR在热成像传感器市场上实现最低成本(参考图3)。

图3 全球平均最终用户价格和热成像仪数量

FLIR较小像素设计,产量持续不断改进,以及产量大幅增加有望进一步降低成本,预计未来几年可以将成本进一步降低两倍。这与满足OEM成本目标所需的LIDAR系统所需的十倍成本降低相比是有利的。

预计SAE自动化level 2和level 3会在2022年或20233年开始大量采用热像仪,到2030年,年增长率将达到200%至300%。随着汽车制造规模的发展以及计划的改进,热像仪将是一个价格合理的 ADAS和AV传感器套件的组件。

利用数据和机器学习促进整个行业的整合

自动驾驶技术正在快速发展,数据是训练和部署功能硬件的关键,这些功能硬件使车辆能够在各种条件下进行导航。经验丰富的OEM和数十家技术公司正在竞相装备带有传感器的车队,用于收集数据来训练各种物体分类器,并测试各自的系统。

为了促进热成像的更简化集成,FLIR于2018年初推出了汽车开发套件。除了FLIR ADK硬件外,FLIR还为开发人员提供了超过14,000个带注释热图像的免费入门数据集。开发人员可以通过这些资料熟悉热成像,并开始培训他们的ADAS和AV计算机系统,对热数据进行分类和分析。

未来几年甚至几十年,汽车市场将发生巨大的变化,即将到来的技术变迁将超过手机的使用。然而,ADAS和AV市场处于早期阶段,很难准确预测这些技术何时会对我们的交通方式做出重大改变,但是ADAS和AV需要热传感器。汽车行业的平台将转向SAE level 3(有条件自动化),level 4(高级自动化)和level 5(全自动化)。

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