Uber事故后，热感应摄像头会成为自动驾驶新标配么？

热感应摄像头突破人类肉眼极限，成为行车利器，提高了自动驾驶车辆的安全系数

上月，在美国亚利桑那州坦佩市，Uber的自动驾驶车发生了一起致命事故。之后，对于人们对于自动驾驶车辆产生了两个基本问题：为什么事发时该车没有检测到伊莱恩.赫兹伯格正在穿过马路？我们该怎样避免这样的事故再次发生？

Uber已暂停该自动驾驶测试项目，并正配合美国国家运输安全委员会的调查。目前，美国国家运输安全委员会还未披露任何发现或细节。 人们一直认为，即使在黑暗环境下该车的激光雷达应该还是能检测到赫兹伯格的。或许这个激光雷达有盲区，或者是汽车的雷达不能够断定赫兹伯格为路人，也或者是该车的软件未能读取刹车或转弯的指令。

不管原因何在，这场事关生死的事故让人们的关注点集中在如何让自动驾驶更安全上来。一个叫做菲力尔（Flir）的公司发掘出一个新的机会: 为自动驾驶车辆配备热感应摄像头设备。

菲力尔总部位于美国的俄勒冈州，该公司的产品负责人麦克·沃尔特斯(Mike Walters)说:“热感应摄像头最擅长的就是帮忙找到不想撞击或接触到的东西，更不要说人类啦”。传统摄像头能观察到可见光的情况下，Flir的感应器主要聚焦光谱的红外部分。即使是在寒冷的夜晚，它也能探测到温度的细微差别，哪怕只有0.1华氏度。所以，它能很快监测到一些像自行车之类的温度稍低的金属构造。即使在240米开外，这一感应依然有效。与激光雷达系统不同，这种感应器不受水雾和阳光直射的影响。

其实，这一原理已经被广泛应用到各个领域。例如，运用热感应投射物检测电路中的已经腐蚀的保险丝; 发生火灾时，利用热感应追踪原理定位并找到困在建筑中的人。

过去几年，菲力尔早已将热感应摄像头应用到成千上万的汽车中，比如宝马7系等车型。黑暗中，司机很难注意到动物或人类。但运用这一技术，司机就能在仪表板屏幕上看到一个很亮的白点。

菲利尔公司下一步要做的就是使汽车的系统能够成功避过这些障碍物。目前，该公司正将机器学习方法运用到红外数据解读方面。这一技术能够帮助汽车中的电脑系统判断路上的行人和骑车者的热感应数据，就像读取传统数据一样。

菲利尔希望能生产出一个具备热感应成像技术的系统，这样以来，系统就能够预先辨认前方的路况，并根据情况提醒司机或者自动刹车。

对于自动驾驶车辆而言，这一技术无疑是如虎添翼。这一技术不会取代现今广泛使用的雷达、摄像头、和激光定位器等等，它只是更好地辅助他们监测需要注意的东西。

“热感应成像最大的好处就在于它的互补性，它能够在黑暗或恶劣天气环境下大展身手“，Nutonomy的首席执行官卡尔•艾格尼玛（Karl Iagnemma）说。

当然，热感应摄像头并不是完美无缺。它很昂贵，一件约2500美元。虽然，其价格日后会控制到每件1000美元，但是，相比传统相机它还是很昂贵。这就是你为什么能够在宝马7系的车上能看到类似构件，但在日产Sentra上却看不到的原因。

此外，艾格尼玛还指出热感应摄像头的分辨率没有传统摄像头那么高，它捕获的红外波也无法穿透玻璃。不过，这些毕竟都是常规摄像头就能做到的事。