先进的图像传感器驱动自动驾驶汽车的能力

自动驾驶汽车距离实现商业可行性仍需数年时间，与此同时，还有一些关键障碍需要克服。许多汽车制造商已经将三级自动驾驶汽车投入使用，但除了少数原型车之外，还没有人能通过这一级别的自动驾驶。

视觉在自动驾驶汽车的可行性中扮演着重要的角色。视觉技术的进步使我们更接近无人驾驶汽车和卡车的未来。

自动驾驶汽车视觉目前面临的挑战

自动驾驶汽车的视觉面临的最大挑战之一是视觉系统产生的海量数据。

“摄像头将产生20到60兆字节，雷达将产生10千字节以上，声纳将产生10到100千字节。GPS将以50千字节运行，激光雷达将在10到70兆字节之间运行。因此，每辆自动驾驶汽车每天将产生大约4tb的数据，”英特尔首席执行官Brian Krzanich说。

大量的视觉数据需要处理，同时将多个数据流结合起来，这是当今自动驾驶汽车面临的主要视觉挑战之一。

视觉技术增强自动驾驶汽车能力

尽管我们今天面临着视觉上的挑战，但仍有一些技术正在慢慢推动自动驾驶汽车向前发展。一些公司已经找到了将可视、立体和红外成像(IR)结合起来的方法，从而产生了在下雨、雾霾、雾、强光和完全黑暗中都能看到的视觉系统。

其他公司正在开发带有短、中、远程传感器的视觉系统——这被广泛认为是自动驾驶汽车的关键视觉能力——以提高无人驾驶汽车视觉系统的物理范围。

一些公司正在研究能够处理这些巨大信息流的处理器和计算机。无论需求是什么，随着世界上最大的视觉公司竞相成为自动驾驶汽车最大的视觉供应商，创新的解决方案不断被开发出来。

在无人驾驶汽车和卡车的成熟过程中，视觉发挥着至关重要的作用。尽管我们距离全面部署还需要几年时间，但技术进步正在迅速发生，一些阻碍自动驾驶汽车商业可行性的主要障碍正在被克服。

请阅读我们的专题文章，深入了解这个话题。”视觉系统进入自动驾驶汽车”。