自動駕駛技術缺少紅外熱成像這塊拼圖：別忽視夜行安全

自動駕駛技術的發展，我們一般評估為如下圖所示：

要按上圖路線圖順利做到，傳感器的應用就非常關鍵，傳感器在自動駕駛系統里的作用，就像人的感官系統，比如眼鏡和鼻子，一定不可或缺。而且一定要全方位，不能有感光或感知的盲區。否則，我們就不能做到真正意義上的自動駕駛。

目前，全球知名的研究自動駕駛的公司，在傳感器應用上有如下特點:

特斯拉：傳感器的應用主要是可見光+毫米波雷達的融合，以毫米波雷達傳感器為主。如下圖：

Google：傳感器的應用主要是雷射雷達+角雷達+可見光，以雷射雷達傳感器為主。如下圖：

Uber:傳感器的應用主要是以雷射雷達+前向毫米波雷達+可見光，以雷射雷達為主。如下圖：

眾所周知，以上三家公司在自動駕駛領域的路測中，都出現過嚴重的交通事故，具體原因不在這里重復分析。但事故的發生都有一個共同點：就是特殊天氣條件下，幾家應用的傳感器有不同程度的性能減弱甚至是失效，無法給決策層提供準確的感知信息，導致交通意外的發生。而這些事故讓大家警覺目前的自動駕駛技術還缺少一類能在特殊環境下感知的傳感器。

這種傳感器需要在特殊的天氣條件下，比如無光黑夜、大霧、霧霾、沙塵、對面強光照的情況下依舊具有獨特的感知優勢。而紅外熱成像傳感器就能做到這一點，且是其他傳感器無法替代的。

1.突破夜障，黑暗環境：

2.穿透大霧、霧霾、沙塵天氣：

3.防對面強光照射：

紅外熱成像傳感器為什麼可以做到在這些特殊天氣條件下，依然有獨特的成像感知效果，我們看看。

首先看看光譜圖，紅外的波段在0.76-1000um,和可見光、無線電波段相鄰，但波段不一樣。這對對面強光的處理從原理上來看就非常簡單。

其次看看紅外熱成像的成像原理：自然界有無數的遠紅外放射源：宇宙星體、太陽；地球上的海洋、山嶺、巖石、土壤、森林、城市、鄉村、以及人類生產製造出來的各種物品，凡在絕對零度（-273.15℃）以上的環境，無所不有地發射出不同程度的紅外線，現代物理學稱之為熱射線。

遠紅外技術，主要利用遠紅外探測器能夠捕捉物體紅外輻射的特點，並且可以區分不同紅外輻射（溫度）的各類物體。

通過能夠透過紅外輻射的紅外光學系統將視場內景物的紅外輻射聚焦到能夠將紅外輻射能轉換為便於測量的物理量的器件–紅外探測器上，紅外探測器再將強弱不等的輻射信號轉換成相應的電信號，然後經過放大和視頻處理，形成可供人眼觀察的視頻圖像，最終通過顯示終端顯示、音響設備報警的夜間輔助駕駛產品。

遠紅外技術只考慮觀測主體與環境之間溫度差，而不受可見光情況影響。遠紅外技術成為改善夜間、眩光、霧霾等視線受阻或惡劣環境下駕駛安全問題的重要技術手段。

所以我們可以看出，紅外熱成像，是自動駕駛領域不可缺少的傳感器。

目前，武漢高德紅外股份有限公司旗下的全資子公司，軒轅智駕科技（深圳）有限公司，應用總公司的紅外熱成像技術，推出了專門針對車載的紅外避障產品，詳見下圖：

更多產品介紹，敬請期待。