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自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?

發布時間:2019-12-02 責任編輯:wenwei

【導讀】在數碼相機和智能手機的推動下,相機技術已有了顯著的進步。這在汽車應用上尤其具有挑戰性,但單臺備份攝像頭的時代將不復存在,先進的駕駛員輔助系統(ADAS)和自動駕駛汽車使用的攝像頭顯著增加了分散在一輛車上的攝像頭數量。在一個為拖車設計的消費者系統中,包含了19個攝像頭,使用了先進的處理技術來隱藏拖車,暴露周圍的交通狀況。

翻譯自——electronicdesign,作者Bill Wong與OmniVision汽車市場總監Andy Hanvey討論了當今設計師們所面臨的汽車成像方面的挑戰和機遇。
 
自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?
 
在數碼相機和智能手機的推動下,相機技術已有了顯著的進步。這在汽車應用上尤其具有挑戰性,但單臺備份攝像頭的時代將不復存在,先進的駕駛員輔助系統(ADAS)和自動駕駛汽車使用的攝像頭顯著增加了分散在一輛車上的攝像頭數量。在一個為拖車設計的消費者系統中,包含了19個攝像頭,使用了先進的處理技術來隱藏拖車,暴露周圍的交通狀況。
 
自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?
OmniVision的汽車市場總監Andy Hanvey
 
以下是兩人談話內容:
 
既然后視鏡是強制性的,我們現在還能在其他什么地方看到部署在車輛上的攝像頭,以及未來的車型有哪些新應用?
 
為了提高駕駛員的安全性和舒適性,車輛各處都安裝了攝像頭,包括環繞視圖系統、ADAS應用程序和鏡子更換。
 
正如你提到的,后視鏡已經是強制安裝,但是還有更多的要求要強制執行。下一個就會涉及ADAS和駕駛員監控系統(DMS)應用。這意味著,在北美和歐盟的所有車輛都必須配備前置ADAS攝像頭。
 
此外,由于駕駛員注意力分散是造成事故的關鍵因素之一,為此歐盟要求從2022年開始在車輛上安裝駕駛員監控攝像頭。中國也在考慮類似的安全問題,為保險起見,他們最近宣布了一項強制性的國家標準,要求所有汽車要么安裝儀表盤攝像頭,要么安裝事件數據記錄器(EDR)。
 
這些新型汽車成像應用程序的設計者面臨最嚴峻的技術挑戰是機器視覺還是人類視覺?
 
機器視覺和人類視覺的一些問題是相似的。這兩個應用程序都面臨一些挑戰,需要使用技術來提供高動態范圍(HDR)、LED抑制閃爍(LFM)和通過縮小像素大小實現出色的微光性能。此外,在這兩個應用領域對ASIL功能安全性的支持都很重要。
 
當然也有不同之處;例如,在自動駕駛應用中,保護圖像傳感器數據不受黑客攻擊。因此,加密/身份驗證功能非常重要。
 
OmniVision能夠解決這些系統問題。我們的圖像傳感器和圖像信號處理器(ISP)以LFM和HDR技術為特色,為自主應用進行了優化。我們還提供了一個傳感器平臺,可以為自主解決方案提供更快的上市時間,這是很關鍵的。
 
自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?
 
查看應用程序時,支持寬動態范圍性能的能力非常重要。它可以通過兩個芯片或一個SoC或者在ISP位于ECU中的多攝像機架構上,讓一個圖像傳感器與攝像機中的ISP一起工作。OmniVision全面的圖像傳感器系列和ASIC產品組合使我們能夠支持最廣泛的架構。
 
此外,熱性能不可忽視,這可能與圖像傳感器的暗電流(DC)和在所有產品中最小化的驅動有關。這對于在低光和高溫下工作的機器視覺產品尤其重要。
 
LFM有哪些不同的方法? OmniVision如何幫助汽車設計師解決這個問題?
 
這個問題很復雜,必須采用多級方法。在不同的技術下可以實現,包括側向溢流積分電容器(LOFIC)技術、斬波技術(添加介質以過濾圖像信號),以及分離像素技術(捕捉圖像,而不是順序捕捉)。OmniVision已經測試了不同路線,目前正在對業界最小的分裂像素設計進行實驗。
 
首先,在像素級,你需要捕捉LED(在時間曝光11毫秒內,LED在11毫秒周期內實現一次亮滅)。OmniVision使用像素拆分技術,通過使小光電二極管的靈敏度降低來捕獲LED。其他技術包括需要額外的像素存儲電容,但這些方法往往會有發熱問題。
 
然而,捕捉LED只是其中一部分。另一部分是將數據以一種智能的方式組合在一起,最大化HDR和LFM。在過去,設計者被迫選擇LFM或HDR,但是現在,使用OmniVision的HDR和LFM引擎(HALE)組合算法,“HDR and LFM Engine”的英文縮寫,實現了LED閃爍抑制(LFM)和寬動態(HDR)的兩者兼得。與其他方法相比,HALE還提供了高達25%的低功耗,同時確保在125°C的汽車溫度范圍內平穩運行。
 
在最高寬動態范圍內捕捉圖像是否重要,OmniVision如何在如此高的車溫下實現?
 
這與實際生活中的LED亮度有關,從LED指示燈到前大燈,再到汽車上的指示燈都會涉及。這種覆蓋范圍最廣,為汽車設計師提供了更多的系統靈活性,因此在整個汽車溫度范圍內操作至關重要。攝像頭變得越來越小,就可以放置在更狹窄的空間里。此外,無論在陽光充足的亞利桑那州,冬季的奧斯陸還是雨天的倫敦,該相機都能在苛刻的照明條件下提供高質量的圖像。倘若采用的技術有熱依賴性系統設計者將需要做出更多的妥協。
 
當將LFM整合到前視ADAS和其他機器視覺系統中以實現自動駕駛時,他們還需要什么呢?
 
自主駕駛(AD)系統要求包括更高的分辨率、更高的動態范圍、同時進行LFM、多色濾波陣列(CFA)和網絡安全,這些都是我們客戶提出的要求。由于分辨率增加了物體被識別的距離,所以在一個AD系統中擁有一個高分辨率的圖像傳感器是很重要的,這樣可以更快地做出決定。
 
LFM技術是OmniVision具有重要經驗的一個領域,它滿足了這個應用領域中客戶的需求。
 
監測駕駛員狀態和機艙內乘客的設計挑戰是什么? OmniVision如何解決這些問題?
 
對于DMS來說,它包括四個方面:全球快門(GS)、940nm波長的高近紅外(NIR)量子效率(QE)、小尺寸和低功耗。OmniVision有全方位的GS圖像傳感器,從VGA到2MP都可以滿足司機監控的需求。此外,GS圖像傳感器被集成為ADAS系統的一部分會是一大趨勢
 
因此具有ASIL功能非常重要,我們的2MP GS平臺是第一個添加ASIL功能的平臺。OmniVision的Nyxel™近紅外技術是為了保持夜視圖像的空間分辨率而特別設計的,可以在低光條件下拍攝十分清晰的圖像。
 
車艙內應用不同于DMS,因為它們不需要全局快門圖像傳感器,一個滾動快門就足夠了。對于機艙監控,關鍵是能夠提供RGB圖像以供查看夜間增強圖像,以及用于機器視覺處理的圖像。為此,必須使用RGB-IR技術,該技術不僅提供出色的低光和近紅外靈敏度,更具有高動態范圍和先進的ASIL安全功能設計,減少偽影并提高整體系統可靠性。
 
如何看待這項技術在汽車上的應用?
 
OmniVision的Nyxel技術非常令人興奮,它可以適當的改變汽車應用。將Nyxel添加到全局快門傳感器上可以給DMS應用空間帶來很大的好處,它可以在940nm時將QE從12%提高到40%,這是一個巨大的進步。這不僅可以降低系統中led的功耗,也給了系統設計者更大的靈活性。
 
自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?
 
Nyxel技術可以顯著提高在可見光譜外近紅外光下捕獲駕駛員監控圖像的能力。
 
名詞解釋:
 
1.ISP——圖像信號處理器,無論是手機鏡頭、攝像機鏡頭還是監控鏡頭中都包含該元素;單以圖像畫質來說,ISP自身就是針對圖像處理的元件,在加上圖像降噪技術,那么自然會到達一個令安防用戶滿意的結果。在高清監控產品推進的過程中,ISP技術的革新起到了巨大的作用。該技術涵蓋了增益控制、白平衡、噪聲控制、曝光控制等技術。
 
2.LFM——LED閃爍危及交通安全
 
從路燈、交通燈,到車載照明,低功耗、長壽命、高可靠的LED正在快速取代傳統照明方式。但LED在道路上的普遍使用,卻帶來“LED閃爍”現象。“LED閃爍”是由LED驅動方式而產生的現象,LED燈以交流方式驅動,驅動頻率一般在90Hz以上,即最慢脈沖周期為11毫秒左右,LED在11毫秒周期內實現一次亮滅,為節能及延長使用壽命,占空比通常不超過50%,如果相機曝光時間較短(例如3毫秒),則有可能曝光時間正好對上LED被關滅期,這時候圖像傳感器抓到的就是LED滅掉的圖像,如果是LED陣列,在這種情況下拍到的圖像就是一部分亮,一部分暗,這就是“LED閃爍”現象。
 
自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?
 
人眼看不到LED閃爍現象,但隨著攝像頭在汽車當中應用不斷拓展,車載圖像模塊越來越多遇到“LED閃爍”問題。
 
在高級駕駛輔助系統(ADAS)中,LED閃爍造成的危害更大。LED閃爍會導致系統無法正常檢測電子路標與交通信號燈,無法區分轉向燈與車尾燈。
 
自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?
 
3.疲勞駕駛預警系統(DMS)
 
疲勞駕駛預警系統就是指一旦駕駛者精神狀態下滑或進入淺層睡眠,該系統會依據駕駛員精神狀態指數分別給出:語音提示,振動提醒,電脈沖警示,警告駕駛員已經進入疲勞狀態,需要休息,并同時自動記錄相關數據,以便日后查閱,鑒定。其作用就是監視并提醒司機自身的疲勞狀態,減少司機疲勞駕駛潛在危害。許多國家都比較重視疲勞駕駛預警系統的研究工作,早期的疲勞駕駛測評主要是從醫學角度出發,借助醫療器件進行的。
 
而目前應用較多的 疲勞駕駛預警系統 (DMS)是基于駕駛員生理及其他非生理信號的變化進行采集、分析和處理,判斷駕駛員狀態是否處于疲勞、睡眠狀態。基于圖像處理的疲勞駕駛系統主要有以下幾個模塊組成:
 
自動駕駛系統如何跨越LFM這道坎?
 
系統最前端為圖像采集模塊,搭載圖像傳感器的攝像頭將時刻進行圖像采集,保證在各種環境,全天候都能實現駕駛員面部特征和肢體圖像的采集。
 
達到及時性和準確性,無延遲的監控。
 
 
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