電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/梁浩斌）在自動(dòng)駕駛的傳感器選擇上，目前在量產(chǎn)車(chē)型上主要有幾種選擇，一是視覺(jué)+毫米波雷達(dá)（當(dāng)然現(xiàn)在特斯拉要走的是純視覺(jué)路線），這也是目前大部分L2級(jí)輔助駕駛車(chē)型上所采用的傳感器方案；二是激光雷達(dá)為主，加上視覺(jué)傳感器以及毫米波雷達(dá)，以多傳感器融合的方式實(shí)現(xiàn)更高階的自動(dòng)駕駛。

要實(shí)現(xiàn)高階自動(dòng)駕駛，需要獲取更多的路面數(shù)據(jù)，而為了獲取路面信息，目前主流的激光雷達(dá)、圖像傳感器、毫米波雷達(dá)是否就能夠滿足需求呢？

舉例來(lái)說(shuō)，2018年Uber采用激光雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+視覺(jué)傳感方案的自動(dòng)駕駛汽車(chē)，在夜間進(jìn)行測(cè)試工作時(shí)安全員分神，而車(chē)輛撞到一名行人并導(dǎo)致其死亡。在這起事故中，自動(dòng)駕駛車(chē)輛在發(fā)生撞擊前5.6秒其實(shí)就已經(jīng)檢測(cè)到了行人，但將其錯(cuò)誤識(shí)別成汽車(chē)，而在5.6秒時(shí)又將識(shí)別到的行人歸類(lèi)為其他物體，導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法判斷該物體的性質(zhì)而未有進(jìn)行剎車(chē)動(dòng)作。

而特斯拉的視覺(jué)+毫米波雷達(dá)同樣出現(xiàn)過(guò)多次事故，比如車(chē)輛在高速公路上行駛時(shí)，無(wú)法識(shí)別因事故而橫倒在路上的白色貨車(chē)而發(fā)生碰撞事故。

這里表現(xiàn)了當(dāng)前自動(dòng)駕駛傳感器組合中的一些欠缺，無(wú)論是以激光雷達(dá)為主的路線，還是純視覺(jué)的路線。可以發(fā)現(xiàn)，目前紅外傳感器在自動(dòng)駕駛的主流方案上比較罕見(jiàn)。

當(dāng)然，為了更高的安全性，自動(dòng)駕駛需要更大的冗余空間，比如用不同的傳感器來(lái)針對(duì)不同的場(chǎng)景進(jìn)行識(shí)別。自動(dòng)駕駛有兩大核心，感知和算法，要算法體現(xiàn)出實(shí)際效果，第一步是要“看得見(jiàn)”。

紅外熱成像相比于其他傳感器，首先在識(shí)別生物上具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)。前面提到的Uber夜間行駛事故，雖然有一部分是由于多傳感器導(dǎo)致的系統(tǒng)錯(cuò)誤，無(wú)法判斷物體，但如果加上紅外熱成像技術(shù)，增加從溫度去判斷物體的性質(zhì)，就可以從根源上解決物體判斷的難題，特別是在行人識(shí)別方面。

其次，不只是在夜間，紅外熱成像是可以全天候工作的，不受白天夜間影響，并且可以彌補(bǔ)視覺(jué)傳感中難以防止眩光的劣勢(shì)。

另外，紅外在霧霾等惡劣天氣環(huán)境中有良好的穿透效果，這也是激光雷達(dá)以及視覺(jué)傳感的劣勢(shì)場(chǎng)景之一。

既然效果這么好？那么為什么很少聽(tīng)到有自動(dòng)駕駛車(chē)型用上紅外熱成像技術(shù)？

事實(shí)上，我們?cè)谛驴畹谋r(shí)捷帕拉梅拉車(chē)型上發(fā)現(xiàn)，紅外熱成像已經(jīng)成為一項(xiàng)選配，保時(shí)捷稱之為“夜視輔助系統(tǒng)”。只是其主要功能不是用于自動(dòng)駕駛，而是用于在檢測(cè)應(yīng)急范圍內(nèi)的行人或者野生動(dòng)物，并向駕駛員及時(shí)發(fā)出警告。

其實(shí)，上述問(wèn)題的答案很簡(jiǎn)單，那就是貴！保時(shí)捷選配價(jià)格高達(dá)39500就能說(shuō)明這一點(diǎn)。與幾年前的激光雷達(dá)一樣，由于規(guī)模效應(yīng)還沒(méi)有體現(xiàn)，目前紅外熱成像傳感器價(jià)格居高不下。

筆者在與國(guó)內(nèi)某紅外成像技術(shù)大廠交流時(shí)了解到，目前其車(chē)載紅外產(chǎn)品最高可以實(shí)現(xiàn)1920×1080分辨率，但僅640×512分辨率的中遠(yuǎn)距離車(chē)載紅外熱成像產(chǎn)品單價(jià)也要萬(wàn)元以上。

隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，紅外熱成像是否會(huì)被更多的主機(jī)廠加入到自動(dòng)駕駛傳感器“全家桶”中？我們將持續(xù)關(guān)注。