1樓：xiaoz2015
首先，值得肯定的事情是有IR Camera以後，肯定會提供更多的感測器輸入資訊，通過紅外感應成像系統可以感受人體，發動機，電機等溫度較高的場景中關鍵參照物。目前多用在安防領域。
IR Camera更能發揮價值的是夜晚，因為夜晚可見光感測器受到光線的影響，在沒有外部補光光源的情況下，基本都處於失效狀態，沒有辦法提供必要的影象資訊，而IR camera卻不受可見光影響。
目前主流的無人駕駛感知解決方案中，Camera，雷射雷達，公釐波雷達，三類感測器，基本確定是標準組合，雷射雷達還存在方案選擇的不確定性，但是公釐波雷達和Camera基本都是標配了。
公釐波雷達提供移動物體的速度資訊，提供單點的障礙物測距資訊，有著良好的環境適應性，可以在風沙雨霧中保持較高的穩定性和可靠性。
攝像頭(camera)提供可見光影象感知輸入資訊，利用已知資料庫中的模型資訊，還可以實現距離測量。衍生出的雙目立體視覺，也可以實現雙目距離測量和3D構圖。
雷射雷達可以實現精準的距離測量，也可以高精度的3D構圖，不受可見光的影響。
在目前的ADAS方案中，晚上只能通過雷射雷達和公釐波雷達起到測距和3D構圖的作用，在這種情況下，如果新增乙個維度的紅外成像資訊，可以給控制演算法做什麼？
因為提供的這個紅外成像資訊是乙個模糊的單點資訊，個人理解只能提供乙個輔助判斷作用，無法上公升到影響決策的角度。
所以，個人理解，目前的熱成像技術應用到ADAS領域，是非必要的，但是如果應用，是有幫助的，最終會不會成為標配，取決於兩個因素，
第一，熱成像技術會不會持續優化，優化到可以分辨更細節更邊界清晰的狀態。
第二，在這個過程中，會不會有更加適配夜晚無人駕駛需求的感測器方案出現。
2樓：FOTRIC飛礎科
先進駕駛輔助系統（ADAS）需要額外的感測器來實現安全冗餘，以保證駕駛員和行人的安全。紅外技術可以支援ADAS的兩個關鍵挑戰，使其在所有光照條件下更可靠、可用，因此自動駕駛行業更廣泛地採用紅外熱像技術只是個時間問題。
除了用於無人駕駛領域，紅外熱像儀用於燃油汽車、電動汽車等，都有豐富應用，可用於研發、質檢、售後等全流程檢測，如FOTRIC飛礎科，就有熱像儀用於汽車行業的全套熱像解決方案，發幾個汽車不同部件的檢測案例，給你看看效果~
飛礎科 (FOTRIC)
3樓：「已登出」
熱成像感測器因其軍事領域的應用而廣為人知。這類感測器主要探測物體散發的熱量，因此該技術在探測道路上不同深度的障礙物時更加有效。與雷達和雷射雷達系統相比，熱像儀捕捉到的影象解析度要更高，尤其擅長於探測行人。
熱成像技術已被證實非常可靠，該技術可以實現在完全黑暗的環境中對行人、自行車和車輛進行分類，其探測距離幾乎達到車輛標準前照燈照射距離的四倍；同時在霧、煙、陰影、惡劣天氣及太陽眩光等其它具有挑戰性照明條件下，也能分類目標。
熱成像感測器目前正被用於諸多汽車廠商的駕駛員預警系統，如通用汽車、大眾汽車、奧迪、標緻、寶馬和梅赫西迪-賓士等。但自動駕駛汽車真正採用熱成像感測器所面臨的最大挑戰之一，就是如何使該技術滿足自動駕駛汽車的成本要求。
4樓：
鏡頭向前，山清水秀的環境畢竟不是常態，汽車行駛時灰塵雨水糊上鏡頭，偏差會多大？影象識別系統也有這個問題，但是影響應該遠沒有紅外攝像儀大吧？
5樓：大橘一腚
不會，它是乙個錦上添花的功能，不是乙個非他不可的技術，它現在在汽車領域上的應用主要是高階輔助駕駛中的夜視功能，用它來觀測前方物體（人、動物等）熱成像技術。如果真的要把它放入無人駕駛領域裡，也不是不可，只是相比較其他同類感測器來說，它的價效比太低了，而且還沒有考慮到系統相容等問題。現階段自動駕駛技術日趨成熟了，就目前而言，對於廠商來說，如何盈利建立起商業體系來，才是重中之重。
未來或許可能。
6樓：我叫張三金
從我們短期內接觸的乘用車專案來看，答案是不會最核心的原因就是價效比太低。現在市區內基本都有路燈，而且車大燈技術水平（亮度、範圍、智慧型）也在快速提公升，當然車載攝像頭在弱光環境的適應性也在提公升，完全的暗光環境在現實中極少見，相比於熱成像的成本，其他的技術提公升成本低。
另外熱成像我們目前接觸到的沒有成熟的解決方案，乙個是檢測距離，另外乙個是識別（同時也涉及到一些感知融合）。當前無人車最迫切的需求是能穩定的跑起來，所以camera、radar、lidar就成為鐵三角，能夠快速投入運營，方便後期商業模式建立，獲得後續融資（其實能融資也是一種技術能力）
從目前的趨勢來看，如果沒有法規強推（至少現在沒看到），民用領域大概率是無法普及應用的
7樓：Jim Liu
不會，輔助駕駛的價值有限。
熱成像也會受到天氣和反射的影響，舉個例子：比如乙個人站在玻璃後面，紅外熱成像就檢測不到，遠紅外無法穿透普通玻璃，但雷達波可能穿透。
理論上說，攝像頭達到人眼採集能力，就可以讓自動駕駛擁有比人更好的基礎了。紅外感溫波段只是擴充套件了影象採集能力，如同人眼能看到可見光外更長波長影象的能力。顯然這些影象都沒有空間資訊，空間資訊是大腦或者人工智慧推理出來的。
在同樣投入成本的情況下，加強雷達大概率比增強影象更有提公升價值。
8樓：
領先的一流自動駕駛公司，類似Cruise這樣的，已經開始使用熱感測，在黑暗中物體檢測確實非常有優勢。二流的自動駕駛公司融合雷射雷達、攝像頭、公釐波雷達。三流的自動駕駛公司還在依靠純雷射雷達方案做demo演示，連攝像頭、公釐波都用不起來。
多感測器融合聽上去容易，做起來並沒那麼簡，一流自動公司有融合很多種感測器的技術能力，結合每個感測器優劣勢，看好這種。有一天真無人了，沒有融合先進感測器的無人車，敢坐麼？
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