自從Uber撞車事件發(fā)生后，自動駕駛技術(shù)的開發(fā)者們都在使出渾身解數(shù)，想要令消費者重拾信心，熱傳感器悄然變?yōu)楸娙瞬毮康慕裹c。

　　到底什么樣的技術(shù)才可以避免這樣的悲劇發(fā)生?是激光和超聲波?還是雷達和攝像頭?

　　上述問題一直在自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域的重大爭議中占據(jù)主導(dǎo)地位。以往，人們從未如此關(guān)注過熱傳感。

　　但隨著亞利桑那州Uber自動駕駛汽車發(fā)生嚴重事故，人們開始重視熱傳感器。

　　目前，像FLIR Systems和AdaSky這樣的熱成像相機制造巨頭成為了公眾的焦點，并借此向那些對自動駕駛汽車發(fā)展產(chǎn)生警惕的公眾宣傳著他們的案例。

　　自動駕駛技術(shù)爭論的焦點：任何傳感器技術(shù)都存在內(nèi)在固有的優(yōu)劣權(quán)衡

　　據(jù)麥姆斯咨詢報道， Waymo和Uber等公司的自動駕駛汽車主要依靠旋轉(zhuǎn)式激光雷達(LiDAR)傳感器來準確地探測車輛周圍環(huán)境。然而，即使頂級LiDAR的價格在過去幾年中已大幅下降，但對于大多數(shù)市場應(yīng)用來說仍然非常昂貴。例如，Velodyne公司的64線束LiDAR系統(tǒng)的價格約為8萬美元。

　　市場嗅覺敏銳的開發(fā)者已經(jīng)使用更便宜的LiDAR技術(shù)來代替。新一代所謂的固態(tài)LiDAR要比Waymo汽車上的旋轉(zhuǎn)激光系統(tǒng)要緊湊得多，在未來幾年，固態(tài)LiDAR的價格很可能會降到100美元以內(nèi)。

　　LiDAR成本逐漸降低并不意外，但這需要在成本和性能等方面做出重要權(quán)衡。與高分辨率LiDAR相比，低分辨率LiDAR傳感器很難準確分辨出遠距離的物體，這就意味著這些依賴低分辨率LiDAR系統(tǒng)的自動駕駛汽車所留有的反應(yīng)時間將變短。

　　更棘手的是，LiDAR是一種光譜技術(shù)，霧、雨和雪都會嚴重影響其精度。

　　因此，特斯拉選擇了一種截然不同的傳感策略：擺脫了LiDAR，轉(zhuǎn)而使用雷達和光學(xué)相機。但是，這兩種技術(shù)也有局限性：雖然雷達可以感知遠距離物體，并且即使在惡劣天氣中也表現(xiàn)良好，但它很難識別物體。

　　在特斯拉的系統(tǒng)中，通過相機與雷達協(xié)同工作來判斷物體。但是，相機在低光照下的拍攝效果不佳，這就是該系統(tǒng)的致命弱點。

　　值得注意的是，根據(jù)美國高速公路安全保險協(xié)會(Insurance Institute for Highway Safety，IIHS)的最新研究結(jié)果，行人死亡人數(shù)在日落之后上升最快。事實上，絕大多數(shù)(四分之三)的行人死亡發(fā)生在夜間。

　　在Uber的致命事故后，警方發(fā)布了一段令人震驚的視頻，很明顯，從視頻中可以看出，光照條件起到了主導(dǎo)作用。

　　在基于LiDAR或是雷達的系統(tǒng)中，熱傳感技術(shù)可能是必要的權(quán)宜之計。該項技術(shù)已在如寶馬、保時捷等高端汽車上使用，但它還沒有成為大多數(shù)自動駕駛傳感器的必備選擇。

　　AdaSky公司最近發(fā)表的一份白皮書稱：“采用遠紅外(FIR)技術(shù)的新型傳感器可以填補其他自動駕駛汽車傳感器留下的可靠性空白。由于FIR已在國防、安全、消防和建筑等領(lǐng)域使用了幾十年，因此它是一種成熟且經(jīng)過驗證的技術(shù)?！痹摴臼菍⑸虡I(yè)化紅外傳感用于自動駕駛技術(shù)的公司之一。

　　利用紅外波，基于FIR的相機可探測到物體自然釋放的不同熱量。FIR相機憑借其可感應(yīng)紅外光譜的能力，就可以探測到可見光相機、雷達和LiDAR系統(tǒng)均無法識別的物體。至關(guān)重要的是，F(xiàn)IR相機在低光照和惡劣天氣條件下也能正常工作。

　　考慮到公眾對近期自動駕駛汽車事故的反應(yīng)，開發(fā)者們將會為“如何重獲公眾的信心和消費者的熱情”做出努力。我們將會看到更多關(guān)于改進傳感器封裝的討論，可以肯定的是，熱成像相機將成為自動駕駛傳感器的重要組成部分。