汽车正在成为移动中的传感器平台

随着高级驾驶员辅助系统（ADAS）和其他系统的出现，以及无人驾驶汽车的发展，汽车需要清楚地了解其周围环境。驾驶员可以感知我们周围的环境，做出判断并在不同情况下快速做出反应。
但是，没有人是完美的。我们感到疲倦，分心并犯错。
为了提高安全性，汽车制造商正在设计乘用车的ADAS。汽车依靠各种传感器来了解许多不同情况下的周围环境。
然后将这些数据发送到TI的TDA2x等高精度处理器，以执行自动紧急制动（AEB），车道偏离警告（LDW）和盲点监视之类的功能。有几种类型的传感器通常用于感应周围环境。
无源传感器—用于感应从物体反射或发射的射线。视觉图像传感器＆mdash；所有在可见光谱中工作的成像器红外图像传感器＆mdash；在可见光谱之外工作。
它可以是近红外或热红外（远红外）。无源传感器会受到环境的影响-一天中的不同时间，天气等。
例如，视觉传感器会受到一天中不同时间的可见光量的影响。主动式感应器发出射线并测量反射信号的响应。
优点是可以在任何时间获得测量结果，不受早晨，午夜或季节的影响。雷达发射无线电波，基于从物体反射的无线电波确定物体的距离，方向和速度，并且发射超声波，根据从物体反射的超声波确定物体的距离。
mdash;扫描从物体反射的激光以确定物体的飞行时间-照相机可以测量发射的红外光束从物体上弹回并返回到传感器以确定物体的时间。 39；远距离结构光-通常由TI的数字光处理（DLP）设备将已知的光图案投射到物体上。
该图案的变形由相机捕获，并进行分析以确定物体的距离。为了提高在各种不同情况下的准确性，可靠性和耐用性，需要至少一种类型的传感器来观察同一场景。
所有传感器技术都有其固有的局限性和优势。可以组合使用不同的传感器技术来融合来自同一场景中不同传感器的数据，以提供更稳定和持久的解决方案。
“数据融合消除了数据混淆”。一个示例是可见光传感器和雷达的组合。
可见光传感器的优点包括高分辨率，识别和分类对象的能力以及提供重要信息的能力。但是，它们的性能会受到可用光量和天气（例如雾，雨和雪）的影响。
诸如过热之类的其他因素将由于噪声的影响而导致图像质量下降。 TI处理器提供的精确图像处理可以减轻其中的一些影响。
另一方面，雷达可以穿过雨雪，并且可以非常快速有效地测量距离。多普勒雷达的另一个优势是能够检测物体的运动。
但是，雷达的分辨率较低，无法轻松识别物体。可见光数据和雷达数据的融合在许多不同情况下提供了更强大，更持久的解决方案。
此外，不同传感器的成本也不同，这也将影响特定应用的最佳选择。例如，激光雷达（LIDAR）提供了非常精确的距离测量功能，但比无源图像传感器贵得多。
随着不断的发展，成本将继续降低，汽车最终将能够在各种传感器的帮助下看到六个方向并听到所有方向。 TDA处理器系列高度集成，并在可编程平台上开发。
该平台可满足配备ADAS的汽车的高强度处理需求。可以将来自观察该场景的不同传感器的数据提供给TDA2x，并将其合并为更完整的图片，以支持快速智能的决策。
例如，视觉传感器将在类似于人形的黑暗场景中显示信箱。 TI处理器可以执行精确的行人检测。
根据对象的比例，此功能可以将其识别为路边可能的行人。但是，来自热传感器的数据将识别出物体的温度太低，并且不太可能成为有生命的物体，因此它可能不是pedestri。