索尼大法出招，一口良药治好自动驾驶“夜盲症”

自动驾驶无疑是汽车圈和互联网圈最热门的话题之一，奔驰、宝马、奥迪、特斯拉、沃尔沃等汽车厂商，以及谷歌、Inter等科技公司巨头，都在关注和发力自动驾驶领域，技术的竞赛已经开始。

众所周知，要实现自动驾驶功能，摄像头起着至关重要的作用。但如今的摄像头在光线不足的条件下，效果都会大打折扣，使得汽车的自动驾驶性能受限。近日，索尼发布了首款针对自动驾驶汽车研发的摄像头——IMX390，并将用于ADAS高级驾驶员辅助系统上，为未来的自动驾驶辅助系统做好准备。

要在汽车自动驾驶参一脚的索尼，到底带来了什么黑科技呢？

摄像头跟雷达、激光雷达一样，在自动驾驶中起着环境感知的作用。就像人的眼睛一样，摄像头结合图像识别技术，能快速识别车辆、行人和交通标志。如果不能正确地感知周围环境，那么接下来的认知、决策与控制，都是空中楼阁。

而索尼最新推出的汽车专用传感器 IMX390，专门为夜间使用做了提升，高灵敏度、防频闪技术以及强大的 HDR 能力，使其能很好地应对各种明暗变化的场景及缓解炫光干扰。

HDR听起来是不是很熟悉？在我们平常使用相机或者手机拍照的时候，大部分设备都会弹出一个开启或关闭HDR的功能。HDR 全称是High-Dynamic-Range（高动态光照渲染），通过把多张曝光程度不同的照片进行合成，最终呈现出最接近我们人眼看到的图像。

运用到自动驾驶汽车上，从昏暗的隧道内突然驶出明亮的隧道出口时，绝大多数的图像传感器都不能快速适应这种光亮变化，在画面中会出现炫光和过曝情况，而IMX390就能清楚地呈现一副清晰、且明亮均匀的图像。

另外，LED灯被广泛应用在交通灯以及汽车前后大灯上，由于人眼拥有视觉暂留效应，无法分辨出LED灯在闪烁，但CMOS传感器是可以被捕捉到。这种闪烁对自动驾驶来说是致命的，本该是红灯，由于LED闪烁效应导致图像传感器识别错误，发出错误通行信号导致事故。IMX390 配有防频闪功能，在拍摄 LED 标识和交通信号时可有效减少频闪现象。

IMX390 的有效像素为 245 万，可拍摄 1080p 10bit 60fps 的视频，动态灵敏度高达 120dB，相当于普通汽车摄像头的两倍灵敏度。在低于 0.1 勒克斯的环境下，相当于月光光照的条件，它也能够拍摄出高质量的彩色画面。

据了解，目前IMX390车载摄像头已陆续通过相关安全标准以及要求，未来有可能取代汽车的后视镜，成为自动驾驶外部信息收集不可或缺的重要传感器。

回想去年7月发生在美国的全球首起自动驾驶交通事故，在美国弗罗里达州北部的高速路上，一辆大型集装箱货车忽然左转，在横穿车道时和一辆以自动驾驶模式正常行驶的特斯拉Model S相撞。由于特斯拉的自动驾驶系统未能识别出正在左转的大货车，Model S在没有任何减速的情况下，钻入了大货车的货柜下方，车顶完全被掀起，最终导致 Model S 车毁人亡。

造成这次事故的几个猜测因素中，其中之一是事发当天弗罗里达州的阳光很强烈，导致汽车的图像识别系统将卡车的白色车箱误判成天上的白云，从而没有给自动驾驶系统发出警报信息。

假设当时那辆Model S搭载了拥有强大HDR能力的IMX390，那场事故就不会发生了吗？

诚然，IMX390凭借强大的HDR能力，确实能在一定程度上“看清”卡车反光的高光部分，但另一方面，当时特斯拉在软件上存在的问题同样不可忽视。

例如车辆前方的毫米波雷达，可以精确探测到车辆前方20m的距离，但由于该雷达的数据库中缺少货车侧面的数据样本，检测到障碍物（部分货车车箱）的毫米波雷达无法判断出前方的物体是什么，也没能给自动驾驶系统发出警报。至于检测范围只有5m的超声波雷达，恐怕只能在自动泊车和并线时帮上忙。

总的来说，在自动驾驶道路上，算法等软件技术的确实很重要，但硬件也得跟得上，索尼的IMX390就是一个很好的补充。只有软件和硬件相辅相成地发展，才能有效阻止类似特斯拉自动驾驶事故的发生。

目前自动驾驶传感器除了摄像头以外，普遍适用于自动驾驶的传感器还有激光雷达、雷达、声纳、GPS、IMU /罗盘及里程计等。正如上文提到，它们并不是独立工作，而且相互配合，一同完成环境感知的重任。

2D摄像头

相对于其他传感器，2D摄像头功能最为强大。擅长提供周边环境的丰富细节，能够清楚地辨识物体，准确理解交通信号灯、标识及车道所表达的含义，还能检测车辆、行人及自行车等。较低的成本使其成为自动驾驶解决方案中不可或缺的存在。

而难点在于开发基于视觉传感器的数据、处理的算法，即让摄像头从感知拔高到认知的过程，目前而言仍具有很高的难度。

声纳

通过发射器发射 50 千赫的超声波，接收器通过接收反弹回来的声波，以时间差测算出与物体的距离。声纳传感器只能监测近距离物体，而且主要针对较近的路障。因此，它的使用场景集中于辅助刹车，及停车时监测周边的车辆及车桩。

激光雷达

与声纳相似，激光雷达也是通过发射和反射的时间差测量距离，只不过载体是激光而非声音。虽然加入激光雷达能让汽车做出准确的避让行为，但激光是单色的，无法看到目标的纹理和色彩，对外界信息的理解还不够充足。

宝马、谷歌、日产和苹果的无人驾驶试验车用的就是这项技术。但要想在量产车上应用，价格必须大幅下降。

雷达

原理同样是通过发射无线电信号（无线电频段的电磁波）并接收反射信号来测定与物体间的距离的。由于雷达测量的是反射信号的频率转变来计算其速度变化。因此，雷达可以探测距离和障碍物的相对移动速度，但无法检测静止的物体。

由于大批量生产的缘故，雷达的价格相对没那么昂贵，且对周边车辆的检测准确度较高，所以通常广泛用于自动巡航控制，辅助变道及紧急制动系统。

GPS、测距和IMU

GPS能够提供大致的位置信息，但只能达到 99% 的准确度。IMU 测量的是物体角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态。

整体而言，并没有任何一种传感器能完全满足自动驾驶的所有需求，自动驾驶需要多种传感器的辅助配合才能顺利上路，而这次影像传感器大佬索尼的涉足自动驾驶领域，将会带来更多新的可能性。