高级驾驶辅助系统 [ADAS] 是利用安装在机动车上的各种传感器，在行驶过程中随时来感应周围的环境并收集数据，从而 进行静态、动态物体的辨识与追踪，并结合导航仪地图数据，进行系统的运算与分析，从而预先使驾驶者感知到可能发生的危险，有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。
ADAS 系统的出现将掀起旅行和公路运输货物的革命，同时提高驾驶安全性。它有望为所有年龄人群提供更大的活动自由度，并且能提高汽车运行的效率。同时，它能通过消除人为错误和分心而驾驶威胁，从而降低事故率。
虽然传感器不断改进，但是目前来讲，依旧没有保障安全驾驶的单个传感器。必须选择一套互为 补充的正交传感器，其通过提供关键信息和冗余优化驾驶性能，以确保始终安全。典型的传感器 套件包括雷达、激光雷达、超声波传感器和可见光相机等。
在本篇文章中，我们将向您介绍红外热成像技术独特的优势——在复杂的驾驶环境中能够检测和区分人与其它生物，向传感器套件中 添加红外热成像技术的益处。
为什么典型的 ADAS 环境中采用多种传感器？
ADAS的驾驶状况变化很大，选择的传感器套件不仅能在城市、乡村和公路环境中正常运行，而且必须在一切天气条件、白天和黑夜中始终表现良好，这意味着每种驾驶环境都伴随着极大地挑战 和不同需求。
若要实现自动驾驶，需要整套传感器来协调工作，如不仅能进行可靠监测而且具有内置冗余以防 止传感器发生故障。目前，没有一项技术能集成完全自动驾驶必需的所有功能。每个传感器可单 独用于检测，或被“融合”用于在中央电子控制单元（ECU）或车辆中央计算机内作出决策。
自动驾驶系统采用数种方法，但是核心处理途径是先检测随后对物体进行分类，以确定车辆应采 取的一系列措施。如雷达和激光雷达系统能够检测道路上或道路周围的物体，但如配有用于分类 和识别物体的红外热像传感器，让您对自己的态势感知信心满满。雷达和激光雷达系统根据其收 集到的反射信号产生一个点密度云并计算物体距离和接近速度，但是与红外热像传感器相比，其 分辨率较低，并且无法轻松识别物体。由于分辨率较低这一特性，为了优化在不同范围的检测能 力，制造商可能会在汽车中安装多种装置，如用于自适应巡航控制的远程雷达和用于紧急制动辅 助的中程雷达等。
如果一名行人从两辆汽车中间穿过，将有很微弱甚至无用于识别潜在风险的反射信号。激光雷达 系统可提供更高的信息密度。但是，如果物体距离较远或车辆以较高速度行驶时，激光雷达系统 几乎无法对物体进行分类。这些通常较昂贵的旋转装置具有更高的数据传输速率，但是其长期稳 定性未经验证。同时，固态装置具有更强的稳健性且成本可能更低，但是拥有更少的目标点，尤其是当从较远的距离观测物体时。
激光雷达能够检测到物体，但是无法对其进行分类。红外热像传感器可为配备 ADAS 的机动车提供可采取正确行动所需的数据。
为了以经济划算且可靠的（冗余的）解决方案生成物体分类所需数量的数据，雷达或激光雷达很 可能需要在大部分白天条件下结合来自一部可见光相机的输出，在夜间或昏暗的白天条件下结合 来自一台红外热像传感器的输出。这些系统协作，便可检测路边的物体。然而，如前所述，分类是任何检测性能的一个重要部分。
ADAS系统的出现将掀起旅行和公路运输货物的革命，同时提高驾驶安全性。它有望为所有年龄人群提供更大的活动自由度，并且能提高汽车运行的效率。同时，它能通过消除人为错误和分心而驾驶威胁，从而降低事故率。
自动驾驶系统采用数种方法，但是核心处理途径是先检测随后对物体进行分类，以确定车辆应采取的一系列措施。如雷达和激光雷达系统能够检测道路上或道路周围的物体，但如配有用于分类和识别物体的红外热像传感器，让您对自己的态势感知信心满满。
在本篇文章中，我们将向您介绍 ADAS系统中配有红外热像传感器的诸多优势：
据研究发现，雷达和激光雷达通常用于物体检测、距离测量和测绘应用，而红外热像技术对物体分类、速度标志和红灯检测必不可少。在ADAS传感器套件中加入红外热成像技术可提升驾驶系统和态势感知能力。
关于红外热成像技术
红外热成像传感器可检测从物体发出或反射的红外能量的相对差异。辐射的红外能量始终存在于我们周围，这与可利用的可见光量没有丝毫关系。热成像远不止是另一种类型的夜视技术，借助热成像技术能够观测热量，而不是光，因此全天24小时皆可使用。任何能产生热量的物体都可通过红外热成像观察到。人和动物都具有热信号，可被红外热成像技术所捕捉到。红外热成像技术在军事和执法领域的应用已有数十年的历史。同时，因红外热成像能够透过烟雾进行监控，还是是一款经证实可用于消防和人员搜救的工具。因为热像仪的检测能力与可用光无关，即使直接正对太阳或太阳尚在地平线上时也能清晰地进行观测。即使空气中有浓烟或烟雾，太阳处于盲角，热像仪仍然能够清晰地检测到目标。得益于技术进步，使得用于商业和消费应用领域的热像设备-红外热像仪尺寸更小、重量更轻盈、价格更为经济实惠。由于红外热像仪非常适合检测热量差异，能够暴露人或动物的行踪，透过烟雾、灰尘或在漆黑环境中进行观测，这使得一系列全新的应用（包括ADAS）成为可能。
热传感器不会因迎面而来的车头灯而失去检测能力，其能够在漆黑环境中对人和动物进行检测和分类。（上图左侧为可见光照明，右图为红外热成像传感器照明）
红外热成像与ADAS系统
红外热成像传感器可在多种照明条件下检测到人，并可感知每个车辆的位置、行驶方向、与其它车辆的相对速度。在各种复杂驾驶环境下，功能强大的热传感器都可检测到热量, 并与简单的物体识别算法相结合，使其成为唯一能够在复杂环境下对人和动物进行检测和分类的装置。
无人驾驶所面临的挑战
公路驾驶可能遇到高速行驶和停停走走的情况，因此ADAS系统需要在近距离或远距离都可检测车辆、及潜在危险。如在乡村道路上驾驶，行驶速度较慢，但是在路途中撞到动物和遭遇其它自然灾害的可能性更大。在美国，每年有超过100万只鹿撞到行驶车辆，带来几十亿美元的损失。
采用红外热像传感器的ADAS系统使车辆能够在夜间检测到车头灯光外的行人。
由于在较为欠发达的地区公路照明系统不完善，在农村等区域夜间行驶极其依赖车灯照明，加之农村道路不像公路那样笔直和可预测，因此在较差照明条件下拥有广域态势感知能力是一项挑战。
当然，在城市道路中，照明条件也会影响检测危险的能力。在白天，太阳斜角及造成的阴影可能会隐藏行人，而在夜间行驶遇到迎面而来的车头灯，这都会妨碍对行人和道路危险的检测。
热像仪不受炫光或低阳光角的影响，因此其在可见光相机无法检测的情况下仍能够识别行人。
热像仪使ADAS系统能够透过灰尘、烟雾和浓烟检测人、动物和车辆。（上图左侧为可见光的图像，右侧为红热热成像的图像）
系统冗余
在选择用于ADAS应用的传感器套件时，冗余是一项关键需求。虽然每种类型的传感器都有其优缺点，但是它们优势互补的方式（即在特定条件下增强优势、补偿不足)有助于设计师打造一款足够稳健的系统，以提供自动驾驶所要求的完整态势感知。
就其本质而言，ADAS系统中的许多传感器之所以能够创造系统冗余仅仅是因为它们在不同的电磁波谱范围内运行。如果激光雷达系统的接收装置被泥土或灰尘挡住，雷达系统应该可作为备用系统使用。如果照明条件（炫光、夜间）导致可见光相机出现问题，那么热像仪可用作备用系统。这样便表明该ADAS是一个真正冗余的系统。
系统集成 - 成本、可靠性与封装
更广泛地采用自动驾驶解决方案，不但要求该解决方案在技术层面上安全可靠，而且要求具有信价比高的特点，且能很好地组装到汽车中。
超声波、雷达和可见光相机已广泛采用；这些技术比较可靠，而且得益于规模经济，其价格经济实惠。此外，它们可以放置在挡风玻璃后面或装在汽车保险杠内，可用于简洁美观的封装解决方案。
至于激光雷达，现行系统通常价格高昂、不太稳定，且难于美观地集成到汽车中。由于激光雷达在ADAS应用中的极大潜力，目前正投入大量努力，以期打造尺寸更小的固态装置，这样就可以降低成本、提高稳定性。
红外热像传感器用于汽车夜视应用，以检测行人和动物已有十余年历史。经证实，其可靠性极强，但是由于探测器尺寸和相对较低的产出量，与其他传感器相比，价格并不低廉。仅被用于奢侈品牌和豪华型汽车中。
但最近的技术发展使得热成像技术的成本下降和尺寸减小。用于新款FLIR Boson红外热像镜头的全新12μm FLIR传感器FLIR ADK套件便是一个很好的例子。其经济划算，并且能够美观地封装到汽车中。
结论
自动驾驶系统需要部署一个稳健、高性能和拥有足够冗余的传感器套件，以便在尽可能广泛的驾驶环境中提供安全性。当前系统的主要不足之处是在昏暗的照明条件下对人和动物进行检测和分类的能力较差。热像热成像是经验证的技术，10余年来帮助广大驾驶员将检测能力拓展至远光灯的五倍之多。
无论白天黑夜、透过烟尘和雾霭、还是经过迎面而来的炫目的车头灯。同样的热成像技术是在杂乱不堪的环境中检测行人、骑车者和动物的最佳传感器解决方案，从而为ADAS集成系统提供作出准确的自动化解决方案所需的关键信息。此外，得益于近来成本下降和尺寸减小，红外热成像传感器成为未来ADAS系统中必不可少的部件。
