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热传感器能否阻止Uber致命事故?

导读: 自从Uber撞车事件发生后,自动驾驶技术的开发者们都在使出浑身解数,想要令消费者重拾信心,热传感器悄然变为众人瞩目的焦点。

自从Uber撞车事件发生后,自动驾驶技术的开发者们都在使出浑身解数,想要令消费者重拾信心,热传感器悄然变为众人瞩目的焦点。

到底什么样的技术才可以避免这样的悲剧发生?是激光和超声波?还是雷达和摄像头?

上述问题一直在自动驾驶技术领域的重大争议中占据主导地位。以往,人们从未如此关注过热传感。

但随着亚利桑那州Uber自动驾驶汽车发生严重事故,人们开始重视热传感器。

目前,像FLIR Systems和AdaSky这样的热成像相机制造巨头成为了公众的焦点,并借此向那些对自动驾驶汽车发展产生警惕的公众宣传着他们的案例。

据麦姆斯咨询报道, Waymo和Uber等公司的自动驾驶汽车主要依靠旋转式激光雷达(LiDAR)传感器来准确地探测车辆周围环境。然而,即使顶级LiDAR的价格在过去几年中已大幅下降,但对于大多数市场应用来说仍然非常昂贵。例如,Velodyne公司的64线束LiDAR系统的价格约为8万美元。

市场嗅觉敏锐的开发者已经使用更便宜的LiDAR技术来代替。新一代所谓的固态LiDAR要比Waymo汽车上的旋转激光系统要紧凑得多,在未来几年,固态LiDAR的价格很可能会降到100美元以内。

LiDAR成本逐渐降低并不意外,但这需要在成本和性能等方面做出重要权衡。与高分辨率LiDAR相比,低分辨率LiDAR传感器很难准确分辨出远距离的物体,这就意味着这些依赖低分辨率LiDAR系统的自动驾驶汽车所留有的反应时间将变短。

更棘手的是,LiDAR是一种光谱技术,雾、雨和雪都会严重影响其精度。

因此,特斯拉选择了一种截然不同的传感策略:摆脱了LiDAR,转而使用雷达和光学相机。但是,这两种技术也有局限性:虽然雷达可以感知远距离物体,并且即使在恶劣天气中也表现良好,但它很难识别物体。

在特斯拉的系统中,通过相机与雷达协同工作来判断物体。但是,相机在低光照下的拍摄效果不佳,这就是该系统的致命弱点。

值得注意的是,根据美国高速公路安全保险协会(Insurance Institute for Highway Safety,IIHS)的最新研究结果,行人死亡人数在日落之后上升最快。事实上,绝大多数(四分之三)的行人死亡发生在夜间。

在Uber的致命事故后,警方发布了一段令人震惊的视频,很明显,从视频中可以看出,光照条件起到了主导作用。

在基于LiDAR或是雷达的系统中,热传感技术可能是必要的权宜之计。该项技术已在如宝马、保时捷等高端汽车上使用,但它还没有成为大多数自动驾驶传感器的必备选择。

AdaSky公司最近发表的一份白皮书称:“采用远红外(FIR)技术的新型传感器可以填补其他自动驾驶汽车传感器留下的可靠性空白。由于FIR已在国防、安全、消防和建筑等领域使用了几十年,因此它是一种成熟且经过验证的技术。”该公司是将商业化红外传感用于自动驾驶技术的公司之一。

利用红外波,基于FIR的相机可探测到物体自然释放的不同热量。FIR相机凭借其可感应红外光谱的能力,就可以探测到可见光相机、雷达和LiDAR系统均无法识别的物体。至关重要的是,FIR相机在低光照和恶劣天气条件下也能正常工作。

考虑到公众对近期自动驾驶汽车事故的反应,开发者们将会为“如何重获公众的信心和消费者的热情”做出努力。我们将会看到更多关于改进传感器封装的讨论,可以肯定的是,热成像相机将成为自动驾驶传感器的重要组成部分。


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