【技术】突破环境光干扰瓶颈：3D ToF传感器提升驾乘体验

时间： 2017-06-14 来源：Melexis

技术问答

为避免驾驶因分心而发生意外事故，各大车厂无不致力开发更直觉有效的人机操控方式。基于三维(3D)成像技术的时差测距(ToF)感测器，可不受车内外环境光线的干扰，实现快速、精准的手势辨识，已成为汽车人机界面设计的新选择。

汽车行业越来越重视保护乘员和行人免受伤害，并确保实现更高的安全水准。与此同时，客户希望在他们的汽车驾驶过程中与资讯娱乐和连接功能互动时，能获得直观的用户体验。同时，在汽车设计中预计将会整合越来越高水准的自动化驾驶。然而，从目前的先进驾驶辅助系统(ADAS)所具备的功能过渡到真正的自动操作所应有的功能，还有相当一段路要走。

这一演变过程中的一个重要部分，将会是在特定情况下，从自动模式切换到手动模式能够达到多么的无缝。如果能够做到充分有效，这种改变必须以一种简单的、对使用者友好的方式进行。汽车的ADAS系统将须要不断存取有关驾驶员生物力学和认知状态的准确且极详细的资讯。

世界卫生组织(WHO)最近公布的资料估计，每年大约有125万人死于道路交通事故。它还发现驾驶员分心是此类事故的主要原因之一。比如用手机讲电话或是发短讯、检查内外后视镜、和乘客交谈、喝水进食、读仪表盘(车速表、燃油表等)、应对孩子以及操作资讯娱乐系统或是导航系统等都是潜在的危险源。

由于驾驶员分心往往被证明是道路交通事故的原因(或至少具有影响作用)，自动紧急煞车和避撞机动(Collision Avoidance Manoeuvring)等ADAS系统的价值便显而易见。然而，当驾驶员神志清醒并能够对危险情况做出生物力学反应时，ADAS系统过于突然的干预可能会被认为是不必要或者是更加危险的。相反，如果ADAS可以完全确定驾驶员状态，它就可以更智慧地判断是否需要接替驾驶员，来对危险情况--例如即将发生的碰撞--做出反应。如果这种情况可以实现，那么驾驶员位置和运动的即时监控就至关重要。

3D成像技术有助ADAS发展

通过使用三维(3D)成像资料，驾驶员的身体姿势、他们的头部位置和手掌定位都可以精确确定。例如，可以确定驾驶员的注意力是在道路上，他们的手是放在方向盘上。如果由于某种原因不是这种情况，那就可以使用相同的三维资讯来估计驾驶员重新适应所需的生物力学反应时间，并与汽车计算出的事件界限(Event Horizon)进行比较。这时，如果驾驶员没有充分适应足够快的反应，ADAS就会意识到，如果有潜在危险情况出现，它可能就需要干预。

不幸的是，到现在为止，光学三维成像技术在汽车环境中还难以实现。其主要原因是，这类技术很难应付发生在普通驾驶情况下的环境光水准的大而突然的变化。另外，配套电子元件必须适合于恶劣的操作条件并支援ASIL B/C功能安全标准（很少有供应商在这）领域有所专长。另外，在汽车中还有一些整合相关的问题需要解决。通常，光感测器实现对于汽车来讲非常特殊；座舱尺寸或中控台/座位朝向若有任何差异，都将对感测器系统的有效性产生严重影响。

不少半导体公司已经将时差测距(ToF)技术（该技术在游戏机之类的应用中被用来做三维成像已经有好几年）采纳并将其应用到了汽车行业。在这项技术中，红外光源发射出一束广角光束，该光束在撞击到障碍物后便会反射回ToF感测器。感测器接着检测到反射的红外讯号，并将其与基准讯号做比较。通过确定所发生的相移，便可以计算出到特定障碍物的距离，并绘制出详细的三维图像。

符合AEC-Q100标准的高动态范围图像感测器如MLX75023针对汽车应用进行了高度优化；专利画素解调技术使其可以提供必要的抗强光性。此外，它支援的工作温度范围为-40℃至+105℃。时差测距成像机制与其他三维成像技术相比，安装到车顶模组或仪表盘要容易得多。

改善人机界面

迄今为止，汽车时差测距技术已经在人机界面(HMI)上得到关注--它为手势识别提供了能力(首次使用该技术的型号现在也已经进入市场)。因此，不同的汽车功能可以通过手掌挥击和诸如此类的操作去实施，而毋需驾驶员去专门查看控制台(接受或拒绝来电，调整音乐音量等)。虽然，这实际上仅仅只是一个开始。它有潜力去超越目前的这些界限。通过增加灵敏度和视场角，时差测距成像系统可以用来描绘整个驾驶员上身的三维轮廓。同时，它还允许对其他汽车乘客的确切位置及其大小(成人或儿童)进行资料收集，以便在必要时、采用恰当的力道来打开安全气囊。

相关技术文档：

MELEXIS MLX75023传感器数据手册详情>>>

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全部评论（6）

国丰 Lv7. 资深专家 2018-09-11

学习了！
刘政 Lv8. 研究员 2018-08-13

谢谢
大大大哥 Lv3. 高级工程师 2018-07-27

好家伙
自主知识产权 Lv7. 资深专家 2018-07-13

好不错支持国产
NASA911 Lv8. 研究员 2018-01-22

学习学习

用户24405940 Lv4. 资深工程师 2017-06-21

高科技

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