红外热像仪助力自动驾驶安全，或是未来发展方向之一

热像仪能够在恶劣的照明条件或天气下更好的识别周围环境，可作为可见光相机、激光雷达等传感器的补充，搭配相应的机器学习系统，提供的鲜明热量图像，让自动驾驶汽车更好地识别周围环境，使人们清晰地看出周围物体轮廓，可以有效避免危险事故。

热像仪可以探测到100多米外的微小温差，低至华氏0.1度。

Uber致命的自驾车事故发生后上个月，在亚利桑那州的坦佩后，大多数关注本事件的人都有两个基本问题：为什么车没有看到Elaine Herzberg穿过街道，并在撞倒她之前停下来？我们又该如何避免这种情况再次发生？

由此Uber已无限期暂停其测试计划，并正在配合国家运输安全委员会（NTSB）对该事故的调查。NTSB目前尚未透露调查结果，但大家认为激光雷达当时应该发现Herzberg，却没有起到改起的作用。或许是当时激光雷达有盲点、或许缺乏将Herzberg确定为行人的算法决议、也或许当时汽车的软件没有将识别的数据转化为刹车决定。

无论是什么原因，这场撞死行人事件都自动驾驶安全问题在此成为人们热议的焦点，如何提升自动驾驶系统的安全性再次被提升到了一个新的高度。而为自驾车配备热像仪便是其中提升自动驾驶系统安全性的一个方向。

什么是热像仪？

热像仪又称红外热像仪，是利用红外探测器和光学成像物镜接受被测目标的红外辐射能量分布图形反映到红外探测器的光敏元件上，从而获得红外热像图，这种热像图与物体表面的热分布场相对应。通俗地讲热像仪就是将物体发出的不可见红外能量转变为可见的热图像。热图像的上面的不同颜色代表被测物体的不同温度。红外热像仪是可通过光电转换、电信号处理等手段，将目标物体的温度分布图像转换成视频图像的设备。

著名热像仪公司Flir俄勒冈州分公司的产品负责人迈克沃尔特斯说：”热像仪非常擅长看到人类。”传统相机看可见光的地方，热像仪的传感器专注于光谱的红外位。它可以检测到微小的温度差异 - 低至华氏0.1度，因此即使在寒冷的夜晚，在240米外的冷金属自行车也能够突出显示，这个范围与市场上一些功能最强大的激光雷达传感器相当。而且，与激光雷达系统不同，这些传感器不会受限于大雾还是阳光等天气的影响。

热像仪可利用热量感应原理为司机提供了像素大小为 320×240 的图像，可帮助夜间开车的司机注意到车灯照不到的动物或行人。这种分辨率不仅能够发现突然窜到马路上的麋鹿，还可以辨别出高速公路上的薄冰。

热像仪目前在汽车电子领域都有哪些应用？

红外热像仪因其具有非接触测温、反应速度快、温度数据可分析等优点，在研发、品质管理、设备维护、建筑检测等领域获得了广泛的应用。目前，红外热像仪在国内众多汽车电子企业已经开始使用，主要应用有：

研发温度分析：器件发热分析

散热效能分析

外壳或周边部位温度分析

温度随时间变化的趋势分析

产品质量检测：外协件的质量检测

产线质量控制

老化测试

另外，红外热像在汽车电子检测方面的已有诸多应用，例如：

1、电路板及元器件检测

A.电路板测试

热像仪能够全面检测电路板上每个元器件的温度，这是其他测温工具所做不到的;把空调器控制板上每个元器件的温度控制在限度范围内，将可以大大提高运行稳定性和产品寿命。

PCB板因功率器件发热传递至背面，局部温度偏高。

B.汽车电子系统的发热测试

热像仪提供了通过温度检测进行负载分析的手段，通过热像图可以很直观的辨识出高功耗部位，为工程师完善电路，提高转换效率、减少功耗、减少电路内部温升提供强有力依据。

电源模块发热测试

C.汽车电子系统的散热测试

散热片起到为芯片或元器件降温的作用，没有散热片、散热片设计不良或散热片所选材料不当都会严重影响散热效果，导致器件寿命缩短。

2、汽车车灯检测

A. LED灯具温度检测

热像仪通过红外辐射检测灯具中温度分布的不同来确认问题灯珠的位置，或修正设计中的散热问题。

B.汽车灯罩温度检测

随着车灯的功率不断提高，灯具的灯罩表面温度也逐步升高，而灯罩地材料通常是PC、PMMA、等，故灯罩表面不能承受太高的温度，否则会影响灯罩地结构强度;此外，灯罩表面的温度分布也反映出灯具内部的发热状态，以及可以对散热系统的设计的优劣程度进行评估。

通过红外热图轻松查看汽车灯罩的表面温度分布，以分析灯具内部发热状态

C.趋势分析软件的应用

汽车电子的研发和品质管理通常需要连续监测，通过福禄克定制分析软件，可将连续视频信号中的高低温自动捕捉点和中心点温度进行数字化保存，保存的内容为温度值和时间，并建立趋势分析曲线图：横坐标为时间、纵坐标为温度的曲线图，见下图。

趋势分析软件结合各型配件可对检测目标进行连续拍摄、温度分析，并通过各种附件和软件实现小目标检测、实时温度记录和曲线图等功能，方便现场拍摄、记录和分析，为完成研究和开发工作提供关键依据。

热像仪将助力自动驾驶安全行驶

事实上，在过去的多年里，热像仪已经在汽车中有所应用，例如 Flir已经在宝马7系车型上投入了50万辆汽车。在黑暗中，当动物或人物可能难以辨认时，司机会在仪表板屏幕上看到明亮的白色人形或鹿形或任何形状的物体。

Flir公司已经将机器学习技术应用到红外读取器中，帮助计算机识别出诸如行人和自行车之类的物体

热像仪可通过识别行人、动物以及周围环境发出的热量，形成物体轮廓图像，进而帮助司机发现行驶过程中的危险。接下来的一个趋势就是热像仪将结合机器学习应用于自动驾驶领域。

从驾驶辅助功能中，我们可以很容易地想象一个完全自动驾驶车辆的热像仪传感器，它不会取代今天的雷达，相机和激光雷达，而是作为补充，可以发现其他传感器发现不了的一些障碍物。

“热像仪的一个关键优势是它们的互补性，”自动驾驶汽车公司Nutonomy的首席执行官Karl Iagnemma说，“他们可以在恶劣的天气条件下、在黑暗的环境中工作。”

热像仪也是有缺点的，尽管它仍然是比激光雷达便宜，它们的价格本身不便宜。例如，Seek Thermal的相机价格在2500美元左右，尽管厂商正在努力将价格降至1000美元左右，但是与普通相机相比，还是贵出不少。

然而自动驾驶汽车使用热像仪的成本可能比我们的预期要低。因为一些制造商可能会放弃别的传感器，但是除备受青睐的激光雷达之外，毕竟对于安全来说，多了热像仪就多了一层保护。正是这个“多余的”传感器，能够在恶劣的照明条件或天气下区别周围环境，可作为可见光相机、激光雷达等传感器的补充，搭配相应的机器学习系统，提供的鲜明热量图像，让自动驾驶汽车更好地识别周围环境，使人们清晰地看出周围物体轮廓，可以有效避免危险事故。