自动驾驶系统如何跨越LFM这道坎？ (自动驾驶设置)

{本文由家电维修技术小编收集整理资料}在数码相机和智能定位器的推动下，相机技术已有了显著的进步。这在汽车应用上尤其具有挑战性，但单台备份*头的时代将不复存在，先进的驾驶员辅助*(ADAS)和自动驾驶汽车使用的*头显著增加了分散在一辆车上的*头数量。在一个为拖车设计的消费者*中，包含了个*头，使用了先进的处理技术来隐藏拖车，暴露周围的交通状况。翻译自——electronicdesign，作者BillWong与OmniVision汽车市场总监AndyHanvey讨论了当今设计师们所面临的汽车成像方面的挑战和机遇。

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在数码相机和智能*的推动下，相机技术已有了显著的进步。这在汽车应用上尤其具有挑战性，但单台备份*头的时代将不复存在，先进的驾驶员辅助*(ADAS)和自动驾驶汽车使用的*头显著增加了分散在一辆车上的*头数量。在一个为拖车设计的消费者*中，包含了个*头，使用了先进的处理技术来隐藏拖车，暴露周围的交通状况。

OmniVision的汽车市场总监AndyHanvey以下是两人谈话内容：既然后视镜是强制性的，我们现在还能在其他什么地方看到部署在车辆上的*头，以及未来的车型有哪些新应用?为了提高驾驶员的安全性和舒适性，车辆各处都安装了*头，包括环绕视图*、ADAS应用程序和镜子更换。正如你提到的，后视镜已经是强制安装，但是还有更多的要求要强制执行。下一个就会涉及ADAS和驾驶员监控*(DMS)应用。这意味着，在北美和欧盟的所有车辆都必须配备前置ADAS*头。此外，由于驾驶员注意力分散是造成事故的关键因素之一，为此欧盟要求从年开始在车辆上安装驾驶员监控*头。中国也在考虑类似的安全问题，为保险起见，他们最近宣布了一项强制性的国家标准，要求所有汽车要么安装仪表盘*头，要么安装事件数据记录器(EDR)。这些新型汽车成像应用程序的设计者面临最严峻的技术挑战是机器视觉还是人类视觉?机器视觉和人类视觉的一些问题是相似的。这两个应用程序都面临一些挑战，需要使用技术来提供高动态范围(HDR)、LED抑制闪烁(LFM)和通过缩小像素大小实现出色的微光性能。此外，在这两个应用领域对ASIL功能安全性的支持都很重要。当然也有不同之处;例如，在自动驾驶应用中，保护图像传感器数据不受黑客攻击。因此，加密/身份验证功能非常重要。OmniVision能够解决这些*问题。我们的图像传感器和图像信号处理器(*P)以LFM和HDR技术为特色，为自主应用进行了优化。我们还提供了一个传感器平台，可以为自主解决方案提供更快的上市时间，这是很关键的。

查看应用程序时，支持宽动态范围性能的能力非常重要。它可以通过两个芯片或一个SoC或者在*P位于ECU中的多*机架构上，让一个图像传感器与*机中的*P一起工作。OmniVision全面的图像传感器系列和ASIC产品组合使我们能够支持最广泛的架构。此外，热性能不可忽视，这可能与图像传感器的暗电流(DC)和在所有产品中最小化的驱动有关。这对于在低光和高温下工作的机器视觉产品尤其重要。LFM有哪些不同的方*OmniVision如何帮助汽车设计师解决这个问题?这个问题很复杂，必须采用多级方法。在不同的技术下可以实现，包括侧向溢流积分电容器（LOFIC）技术、斩波技术（添加介质以过滤图像信号），以及分离像素技术（捕捉图像，而不是顺序捕捉）。OmniVision已经测试了不同路线，目前正在对业界最小的*像素设计进行实验。首先，在像素级，你需要捕捉LED(在时间曝光毫秒内，LED在毫秒周期内实现一次亮灭)。OmniVision使用像素拆分技术，通过使小光电二极管的灵敏度降低来捕获LED。其他技术包括需要额外的像素存储电容，但这些方法往往会有发热问题。然而，捕捉LED只是其中一部分。另一部分是将数据以一种智能的方式组合在一起，最大化HDR和LFM。在过去，设计者*选择LFM或HDR，但是现在，使用OmniVision的HDR和LFM引擎(HALE)组合算法，