货运自动驾驶的终极挑战,藏在“看不见”的场景里——矿区夜间的扬尘弥漫时、草原公路的牛羊群穿行处、隧道进出口的光线骤变间……
在这些极端环境下,光照骤变、大雾弥漫、扬尘遮挡等问题,常令传统感知系统面临局限:可见光摄像头依赖环境光线,在暗光或强光下容易失效;激光雷达受粉尘干扰,点云质量下降;毫米波雷达虽穿透性强,但对静止或低速小目标识别能力有限。尤其对于重卡而言,其制动距离远超乘用车,必须实现对障碍物的更早、更远识别。多重约束之下,感知系统的可靠性与鲁棒性,已成为自动驾驶货运规模化落地的关键瓶颈。
正是基于这一背景,红外热成像技术正逐渐成为补齐极端场景感知短板的关键力量。
卡尔动力始终专注于货运无人化技术研发与落地应用。今年5月,卡尔动力获得鄂尔多斯市智能网联汽车无人商业化试点许可,成为国内首批开启自动驾驶卡车编队无人商业化运营的企业之一,其“混合智能编队”模式通过“车-路-云”一体化协同与多传感器融合,由一名司机驾驶领航车辆引领多辆L4级自动驾驶卡车行驶,在矿区、公路等多种复杂场景中实现了高效人机协同运输。
在卡尔动力的多模态传感架构中,搭载睿创微纳车载红外热成像摄像头,显著提升了系统在恶劣条件下的感知能力。
该技术基于物体热辐射成像原理,不依赖环境光照,从而具备“全天候”视觉能力:
l 矿区夜间运输场景中,它能穿透扬尘,有效捕捉远距离的障碍物与环境轮廓;
l 草原夜间场景下,可精准识别暗光环境中的移动障碍物(如牛羊群),补齐可见光的“视觉盲区”;
l 隧道进出口光线骤变场景中,仍能稳定输出热辐射信号,降低传统视觉方案的“致盲”风险。
这种抗干扰、强穿透、弱光灵敏的特性,为卡尔动力L4级自动驾驶货运系统构建了更可靠的环境感知基础,助力复杂场景下的安全运行。
(新媒体责编:wa123)
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