自动驾驶小巴残奥会闯祸，SWIR技术来帮忙

在日本举办的残奥会牵动着无数人的心，残奥健儿以残缺的身体突破限制，他们无惧痛苦，逆风飞翔。

如果说奥运会选出的是人类巅*峰的身体，那么残奥会选出的就是人类不屈的灵魂。

（图源：观察者网，侵删）

但是近日却发生了一件令人难过的事，作为赛事的大股东，丰田汽车将自己的得意之作全自动无人驾驶小巴投放到了奥运村，引起了关注，也正是这个无人驾驶闯了大祸。

据了解，8月26日下午两点，一辆自动驾驶巴士在残奥村内右转进入人行横道时，撞上了日本盲人柔道运动员北园新光，原计划在28日比赛的他头部和两腿受伤，无缘本次比赛。

事故发生后，丰田公司立刻为此次事故道歉，称对自动驾驶：“过于自信”。

本来是一件好事，却因为技术的不成熟变成一场灾难。如何提高自动驾驶的稳定性成为了目前迫切的任务。

Dirver's Vision Enhancer

近年来，自动驾驶技术越来越多的应用在我们的日常生活当中，不止是在无人送餐车、无人快递车等无人驾驶车辆上，在很多新能源汽车上，很多驾驶员也越来越多的使用辅助驾驶甚至自动驾驶功能。但无论是辅助驾驶还是自动驾驶，稳定性无疑是至关重要的一点，今天我们来讨论一下DEV的新技术在辅助驾驶和自动驾驶中的应用。

（图源于网络，侵删）

辅助驾驶和自动驾驶中常见传感器技术有热成像、激光雷达、可见光相机、毫米波、超声波、组合导航（IMU）轮速计等；激光雷达、声波类传感器技术会受雨水、阳光影响，可见光相机会受照明条件、雾气等影响，而热成像技术往往无法看清细节。随着SWIR成像技术的引入可以获得更理想的效果。

图1 使用热成像DEV系统的图像

我们可以从图片中看出，该系统只能拍摄到一个轮廓，并不能有效的规避风险和记录事件，所以就需要用到能够拍摄到清晰图片的相机了，相机按工作波长分为可见光相机、SWIR(红外）相机。

普通的可见光相机在夜晚没有路灯的情况下，基本是瞎的，此时SWIR相机的优势便突显出来。它能够弥补缺陷，能穿透烟、尘、雾，还能像标准可见光相机一样拍摄出的自然图像，大大的提高了驾驶员在特殊条件下的视野，降低了风险。我们可以看一个美国Megaray公司拍摄的图片来对比一下。

SWIR无照明

Megaray公司MR5400夜视图像，使用SWIR照明

可见光

在夜晚，SWIR谱段的自然光仍然存在（夜间天空辐亮度的大气辉光所发出的光照度比星光强5至7倍），随着SWIR传感器技术的进步，SWIR谱段的光可以被充分地利用。新的低噪声SWIR传感器能够以高清或标准格式对弱光成像。例如美国Megaray公司的MR5400，使用波长更长的SWIR照明技术，人眼不可见，也不会影响其他设备，使夜间能见度可以进一步提高。

图像优势

与当前的DEV系统的成像技术相比，SWIR提升了图像的清晰度。如图4所示，在黄昏/黎明以及非常热、刮风、下雨、潮湿的情况下，SWIR不会受到当前DVE技术所产生的热冲刷的影响，而且它还提供深度感知。

图4 左：热成像DVE系统图像右：SWIR的DVE系统图像

注：以上所有资料由Megaray公司授权。

产品介绍

OWL 640 S

SWIR技术：支持0.9mm～1.7mm范围内的高灵敏度成像
板上智能3点NUC校正：启用高质量图像
坚固，无风扇：操作测试高达2.3 Tesla
紧凑型：74.2x74.2x50mm/260g
低功耗：<8W

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