先进图像传感器在开发自动驾驶汽车中的作用

自动驾驶汽车距离商业可行性还有几年的时间，同时还有一些关键的障碍需要克服。许多汽车制造商已经让3级自动驾驶汽车上路，但除了少数几辆原型车之外，还没有人能通过这一级别的自动驾驶。

视觉在自动驾驶汽车的可行性中扮演着重要的角色。视觉技术的进步使我们更接近无人驾驶汽车和卡车的未来。

自动驾驶汽车视觉的最大挑战之一涉及视觉系统产生的大量数据。

“摄像头将产生20到60兆字节，雷达将产生10千字节以上，声纳将产生10到100千字节。GPS将运行50千字节，激光雷达将运行10到70兆字节。因此，每辆自动驾驶汽车每天将产生大约4tb的数据，”英特尔首席执行官Brian Krzanich说。

需要处理的大量视觉数据，同时结合多个数据流，是当今自动驾驶汽车的主要视觉挑战之一。

视觉技术增强了自动驾驶汽车的性能

尽管目前面临诸多挑战，但仍有一些技术正在慢慢推动自动驾驶汽车的发展。一些公司已经找到了将可视、立体和红外成像(IR)结合起来的方法，从而形成了在下雨、雾霾、眩光和完全黑暗的情况下都能看到的视觉系统。

其他公司正在开发带有短、中、远程传感器的视觉系统——人们普遍认为这是自动驾驶汽车的关键视觉能力——以提高无人驾驶汽车的视觉系统的物理范围。

一些公司正在研究能够处理这些巨大信息流的处理器和计算机。无论需求是什么，随着世界上最大的视觉公司竞相成为自动驾驶汽车最大的视觉供应商，创新的解决方案不断被开发出来。

视觉在无人驾驶汽车和卡车的成熟过程中发挥着至关重要的作用。虽然我们距离全面部署还需要几年时间，但技术进步很快，自动驾驶汽车商业可行性的一些主要障碍正在被克服。

这篇文章最初出现在AIA网站上．友邦保险是先进自动化协会(A3)．A3是CFE Media的内容合作伙伴。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程，cvavra@cfemedia.com．

在线额外

详情见下文AIA。

原始内容可以在www.visiononline.org．

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。