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高级辅助驾驶（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）的出现将彻底改变未来的交通和运输方式，为人们提供更大的行动自由。同时，该技术将通过消除人为错误和分心驾驶来提高安全性，降低交通事故发生率。由于交通事故，每年有超过一百万的人员伤亡，而主要是人为错造成的，因此很容易理解业界为什么竞相推出这些革命性的技术。
自动驾驶技术（AV）意味着人类将被替代为车轮后面的决策者，但是想要在所有环境和驾驶场景下确保安全，仍然存在很多技术挑战。同时，汽车工程师正在努力开发一套支持 ADAS 的传感器，可以实现自动紧急制动（AEB）等随时随地有效的任务。为了实现这个目标，工程师和设计人员认识到，没有一种通用型传感器可以提供安全驾驶。相反，一套互补和正交传感器可以提供关键信息和冗余来优化驾驶性能，确保始终安全。随着多种传感器技术和可靠计算机智能化演进到汽车上，我们努力确保自动驾驶汽车比人类驾驶更安全。
图 1:自动驾驶的 SAE 水平
热传感器的需求
汽车工程师协会（SAE）将自动驾驶 level 3 定义为汽车可以检测周围的环境，并且自行作出明智的决策。除此以外，在自动驾驶 level 4 和 level 5 阶段，车辆几乎不需要人为关注。汽车是否大规模采用 level 3 及以上的自动驾驶技术取决于经济实惠的传感器技术，处理传感器数据需要的计算能力，以及执行驱动命令需要的人工智能，可在现有条件下提供安全可靠的运输。如今，ADAS 和 AV 传感器技术包括摄像头、超声波传感器、雷达，以及光探测和测距（LIDAR）。
OEM 和众多与汽车相关的公司正在寻求更高的安全性，并扩展运营领域，这些现有的传感器可以提供。现在，热力传感器成像的使用受到关注，因为该技术将为可见成像仪创建冗余成像系统，提升各种驾驶场景的能力。
面对具有挑战性的照明条件，比如：夜间驾驶，太阳眩光闪烁、杂乱的城市环境以及恶劣的天气（比如：雨、雾和雪），自动驾驶汽车很难应对，除非使用热像仪。热成像利用所有物体散发热能的事实，消除对可见光源的依赖（对于热成像仪来说，白天和夜晚的驾驶看起来相同）。道路上或道路附近的物体会发射、反射和传播热波或长波红外（LWIR）能量。利用这一额外的电磁频谱带可以提升安全性，比驾驶员只凭借眼睛和耳朵来接收信息更安全。
根据所使用的镜头和相应的视野，热传感器可以检测并区分黑暗中的物体，并且穿透太阳眩光和大雾的距离比传统的前灯照射距离大四倍。热成像仪特别擅长检测人体（生物）、无生命物体和背景杂波之间的差异，将它们区分为检测行人、宠物和野生动物的基本技术。FLIR 红外热像仪对温差很敏感，可以小到 0.05 摄氏度。通过这种精确的灵敏度，VGA 热像仪（640 x 512 像素）可以清晰地显示现场的所有物体，特别是生物。这项关键技术可以减少行人死亡人数; 2016 年美国 5,987 人死亡，其中 75％发生在夜间。
可见成像仪和热像仪的结合可以确保自动驾驶汽车比人类驾驶的汽车更安全。这种互补传感器技术和现有的 ADAS 和 AV 传感器装置配套使用，有助于这些系统通过改进的感知做出更安全的决定。
图 2：FLIR 热传感器可以区分的行人距离比传统大灯照射的距离远四倍。
低成本引领发展中市场
人们通常认为热传感器用于军事领域，对汽车而言很贵。直到最近，热成像仪的 VGA 分辨率或者更高的价格为数千美元，价格让汽车市场望而却步。由于热成像技术改进了制造技术和增加了生产量，现在可以为 SAE 自动化 level2 更高级别大规模生产价格合理的热传感器，每台大约只需要几百美金。
热成像仪中的重要组件包括传感器（微测辐射热计）、镜片、电子元器件和外壳。制造投入包括硅晶片、制造成本和产量。基本上，热成像传感器的制造就像硅计算硬件。每个传感器的成本计算方法是将总成本除以可销售芯片的数量。
与可见成像仪不同，红外图像传感器不遵循摩尔定律。这是因为当像素收缩并接近感兴趣的波长（LWIR 传感器检测到 8-14 微米波长的辐射）时，由于性能折衷，可以制造的红外成像器传感器像素是有限的。
可见成像仪的像素尺寸一般是 1-3 微米，热成像仪像素不比自身检测到的光波长小很多（8-14 微米）。因此，热成像仪比相同分辨率的可见成像仪更贵。然而，热成像仪的分辨率不需要百万像素来提供出色的分类性能。因为它们提供的对比度非常出色。在过去十年中，FLIR 已经将 LWIR 热成像仪的像素尺寸从 50x50 微米降低到了 12x12 微米，面积减少了 83%。这与晶圆级封装和增加的规模以及工艺优化相结合，让 FLIR 在热成像传感器市场上实现最低成本（参考图 3）。
图 3 全球平均最终用户价格和热成像仪数量
FLIR 较小像素设计，产量持续不断改进，以及产量大幅增加有望进一步降低成本，预计未来几年可以将成本进一步降低两倍。这与满足 OEM 成本目标所需的 LIDAR 系统所需的十倍成本降低相比是有利的。
预计 SAE 自动化 level 2 和 level 3 会在 2022 年或 20233 年开始大量采用热像仪，到 2030 年，年增长率将达到 200％至 300％。随着汽车制造规模的发展以及计划的改进，热像仪将是一个价格合理的 ADAS 和 AV 传感器套件的组件。
利用数据和机器学习促进整个行业的整合
自动驾驶技术正在快速发展，数据是训练和部署功能硬件的关键，这些功能硬件使车辆能够在各种条件下进行导航。经验丰富的 OEM 和数十家技术公司正在竞相装备带有传感器的车队，用于收集数据来训练各种物体分类器，并测试各自的系统。
为了促进热成像的更简化集成，FLIR 于 2018 年初推出了汽车开发套件。除了 FLIR ADK 硬件外，FLIR 还为开发人员提供了超过 14,000 个带注释热图像的免费入门数据集。开发人员可以通过这些资料熟悉热成像，并开始培训他们的 ADAS 和 AV 计算机系统，对热数据进行分类和分析。
未来几年甚至几十年，汽车市场将发生巨大的变化，即将到来的技术变迁将超过手机的使用。然而，ADAS 和 AV 市场处于早期阶段，很难准确预测这些技术何时会对我们的交通方式做出重大改变，但是 ADAS 和 AV 需要热传感器。汽车行业的平台将转向 SAE level 3（有条件自动化），level 4（高级自动化）和 level 5（全自动化）。
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