热传感器能阻止Uber的致命车祸吗?

激光和超声？雷达和摄像机？

这些问题主导了自驱动技术中的大传感器辩论。但对热感的承诺却没有得到更多的关注。

在亚利桑那州，有一辆Uber的自动驾驶汽车引起了公众的高度关注，在这之后，这种情况变得更加严重。

如今，像FliprSystems和Adasky这样的公司，它制造了竞争的热相机，正冲击着宣传的轨迹，向公众宣传他们的案件，这种公众对自我驾驶车辆的发展步伐感到非常谨慎。

问题是任何传感器技术所固有的折衷。

像waymo和Uber这样的公司主要依靠旋转激光雷达传感器来帮助准确地解决车辆周围的世界。

但是，在过去几年里价格大幅下降的顶级LiDAR，对大多数市场应用来说仍然是昂贵得令人望而却步的。例如，Velodyne的64激光LiDAR系统的成本约为80，000美元.

市场头脑的开发商利用更便宜的激光雷达技术做了些工作。新一代所谓的固态激光雷达比你在Waymo汽车上看到的旋转激光系统要紧凑得多，几年后可能会花费不到一百块钱。

这一降低成本的举措应该不会让人感到意外，它会带来重大的权衡。低分辨率的LiDAR传感器在距离上很难准确地分辨物体，这意味着依靠这些系统的自动车辆将有较少的时间作出反应。

更麻烦的是，激光雷达是一种可见的光谱技术。雾、雨和雪可能会严重影响精度。

特斯拉选择了一种截然不同的传感策略，摆脱了激光雷达，有利于雷达和光学摄像头。

但这些技术也有局限性。虽然雷达能够在很远的距离探测物体，在恶劣的天气中表现良好，但它很难识别目标。

在特斯拉的系统中，相机和雷达一起工作，可以分辨出什么是塑料袋，什么是小狗。但是相机在微光下不能正常工作，这是整个系统的致命弱点。

据公路安全保险协会的一项最新研究显示，行人死亡事故是值得关注的，在日落之后增长最快。事实上，绝大多数（四分之三）的行人死亡是在夜间发生的。

观看了警方在Uber涉及的死亡事件后发布的可怕事件视频，这是光条件起主导作用的平原。

无论是基于LiDAR的系统还是基于雷达的系统，热都可能是所需的权宜之计。这项技术已经在宝马和保时捷等高端汽车上使用，但尚未成为大多数自动驾驶传感器有效载荷的一部分。

“一种采用远红外(FIR)技术的新型传感器可以填补其他(自动车辆)传感器留下的可靠性缺口，”AdaSky公司最近的一份白皮书称。AdaSky是一家将红外线商业化用于自动驾驶的公司。几十年来，杉木一直被用于国防、安全、消防和建筑领域，使之成为一项成熟和成熟的技术。

基于FIR的摄像机利用红外光波探测物体自然散发的热量的差异。因为FIR摄像机感知到了红外光谱，所以它们可以接收可见光相机、雷达和LiDAR系统无法接收的物体。

至关重要的是，它们在弱光和恶劣的天气条件下都很好地工作。

鉴于公众对涉及自驾驶车辆的近期事故的反应，开发商将认真研究如何重新获得公众信心和消费者的热情。

我们将看到更多关于改进的传感器封装的讨论，并且它是一个安全的BET热相机将是该对话的一部分。

谷歌的自动驾驶汽车涉及11起撞车事故。

在过去的六年里，谷歌对其无人驾驶汽车发生的事故数量进行了清理。

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