随着人们对自动驾驶车辆的兴趣不断增加，通往自动驾驶的道路显然是用路标铺就的，例如增加先进驾驶辅助系统(ADAS)的部署。图像传感器是这些基于摄像机的系统的基础，好比车辆的眼睛。随着后视摄像头和360度环视系统的出现，它们令司机能看到车后和车辆周围，使驾驶更安全，此外，用前视摄像头系统感知什么在车辆前面，提供帮助防止碰撞的自动功能。政府机构出台的法规和新车评估计划(NCAP)等安全评级推动汽车摄像头的迅速采用，促使汽车制造商在他们的汽车平台上引入这些系统，从豪华车型到大众市场车型。因此，根据日本市场研究公司Techno Systems Research的数据，全球每年生产的汽车摄像头数量从2013年(4700万台)到2017年(1.1亿台)翻了一番多，将在2024年超过2亿台。
此外，360度环视系统基于在车辆两侧安装四个摄像头，为驾驶员提供低速停车和操纵优势，摄像头还可用以提供车道偏离警告和盲点检测等功能，在需要换车道之前提醒驾驶员。摄像头甚至被用来取代车镜，以摄像头监控系统(CMS)的形式，这种系统令驾驶员在车内的显示器上看到传统的侧视镜视野，而无盲点，同时无需外部车镜(因为辖区可以放宽车镜要求法规)-这对燃油经济性和工业设计都有很大的优势。同时，前视摄像头系统不仅用于向驾驶员显示视频，还检测在车辆前面发生了什么，以提供额外的安全和方便特性。这些系统可通过自动紧急制动来避免碰撞，当检测到车辆路径上突然的障碍物时，可以使汽车停下来，并通过自适应巡航控制为驾驶员提供帮助，这在公路行车条件下，特别是在交通拥挤的情况下是非常有用的。
传感器考量
虽然所有这些应用都用图像传感器作为摄像机的核心器件，但它们通常对一些参数有不同的要求，如图像质量、分辨率和传感器大小，不一而足。例如，用于向驾驶员显示图像的摄像机(例如后视摄像机)所需的图像质量可能不同于用于感知的前视摄像机所需的图像质量，后者结合算法以提供自动紧急制动ADAS功能。同样，实现特定显示格式的图像传感器所需的分辨率将与计算机视觉应用所需的分辨率不同，后者需要对于一个对象的精确的最小像素数用于算法，才能正确检测和识别它，直接转换为对传感器分辨率的要求。
在前视摄像头系统中，计算机视觉算法利用图像传感器输出来检测行人、车辆和物体并作出决策，需要对通过数千小时的测试驾驶获得的一系列图像进行训练，这是一个成本非常高的做法。需要使用与在生产中推出的系统相同的系统来收集这些图像，并且需要在收集此数据集之前设置图像质量。这种图像质量的调整和开发需要工程人员结合传感器工作，并通过适当的自动曝光和自动白平衡技术来控制它，以便随着场景条件的变化自动输出最优图像。然后使用这些捕获的图像进行训练的计算机视觉算法不能随后在由具有不同特性或调谐的图像传感器组成的摄像机上运行，因为它们已适应于识别给定数据集的配置文件。可扩展的图像传感器平台提供相同的性能和相似的特性，具有不同的分辨率，大大减少了制造商在多个平台上工作所需的工作量和成本，因为它们实际上可以重用工程开发工作和图像的训练数据集。
成像挑战
在考虑任何汽车成像系统时，图像传感器的性能和捕捉大范围场景内容或动态范围的能力是一个关键参数。动态范围衡量传感器能捕获到的场景对比度，或者简单地说，它能很好地处理相同的场景中非常明亮的区域和黑暗区域或阴影。这是汽车摄像头一个常见的问题，当您考虑在傍晚太阳落至地平线下时，汽车将在地下通道下行驶。如果传感器的动态范围太低，可能会忽略场景中的关键细节，从而导致驾驶员或计算机视觉算法没有注意到场景中的对象，从而导致不安全的状况。
制造商现在必须处理的另一方面是在交通标志以及汽车前照灯和尾灯中越来越多的使用发光二极管(LED)，这增加了汽车成像的挑战。LED照明通常采用脉宽调制(PWM)控制：LED以不同的占空比开关，以控制光的强度和省电，速度太快，人眼无法感知。但是，虽然我们的眼睛不能感知这些灯光的闪烁，但是图像感应器通常会捕获到LED开关时的。这意味着图像传感器输出在显示为视频时将显示此闪烁效果。这是我们不想要的，可能会带来安全问题-和使事情更加复杂，在车辆或交通标志中使用脉冲LED的频率没有标准。对于带有计算机视觉算法的前视摄像头，闪烁效应意味着交通标志可能会被误读或完全漏掉，而对于CMS或后视摄像头等视觉应用，它会让驾驶员分心和困惑。
把这个场景放到背景中，想象一个含高亮度源的场景，比如地平线下的太阳，还有一些看起来更暗的细节，比如路边的行人在附近一棵树的树荫下。为捕获这一高动态范围的场景，常见的图像传感器将通过使用较短的曝光时间来补偿场景的明亮部分，以避免场景的饱和和溢出。在同一场景中出现脉冲光源(如汽车LED大灯)的情况下，用于捕获场景明亮细节的短曝光时间将导致图像传感器捕获大灯实际关闭时的一个帧。虽然它随后将合并多个曝光以输出高动态范围图像，但在明亮的日光场景中，以上述方式部分或全部曝光将忽略LED，并导致前照灯出现闪烁。如果延长曝光时间，试图在LED打开时捕获到场景，那么被强光照射的场景中的部分会被过度曝光，大大缩小动态范围，丢失细节，最终导致图像质量无法接受。
高动态范围和减少LED闪烁
解决这一问题的方案是能够在单个帧内实现更大的动态范围的一种图像传感器，以便能够以足够长的曝光时间捕获明亮区域，在“开启”期间捕获到脉冲光源，而不会过度曝光场景。安森美半导体的Hayabusa?汽车图像传感器平台以一种使能超级曝光（Super-Exposure）的创新的像素技术成功地解决了这一问题。这项技术采用了一种创新的设计和工艺，能够在传感器内存储更多的电荷，使曝光时间在达到饱和前比目前汽车中使用的相同尺寸的传统图像传感器长五倍。通过这种像素技术，Hayabusa?图像传感器实现了120 dB以上的高动态范围成像，同时减少LED闪烁。
该方案的一部分在于构造Hayabusa?超级曝光像素.通过一种新的设计和制造工艺，每个背照式3.0微米像素存储了来自入射光的100,000多个电荷电子，这大大超过了相同像素大小的传统CMOS图像传感器提供的20,000个电子。这导致单个超级曝光捕获95分贝的动态范围，涵盖了大部分场景，而Hayabusa传感器能添加第二个非常短的曝光，通过捕获场景中最亮的部分，将动态范围扩大到超过120 dB。
为了在保持高动态范围输出的同时实现抑制LED闪烁的效果，超级曝光可被限制为足够长的时间来捕获场景中所期望的最低频率脉冲LED的整个周期：如果我们考虑为90 Hz，相当于约11毫秒的曝光时间(在此期间，LED可能只在该时间的1/10或更短的时间内打开)。传感器有100,000个电子电荷的容量，可曝光这么长时间，而不丢失明亮区域的细节，同时捕获LED “打开” 的脉冲信号。其次，较短的曝光时间结合一个专有的片上算法，确保扩大动态范围，同时保留超级曝光捕获的含脉冲LED的场景中的区域，通过二次曝光以防止它们被丢失。因此，传感器能够捕获场景中超过120分贝的动态范围，同时保留由脉冲LED组成的区域，采用一般的传感器时这些脉冲LED看来像是在闪烁。这一现实性能使Hayabusa平台成为开发要求高动态范围的、减少LED闪烁的汽车摄像头的最佳方案，而且由于该平台中的所有产品都具有相同的性能，制造商可以在器件之间任意转换，并且能够重用大部分的工程工作以及用于从其中一个传感器训练算法的数据。
总结
Hayabusa平台的符合车规的图像传感器涵盖从100万像素到500万像素分辨率，可扩展，并为制造商提供用于各种不同应用的配置选项。该平台的首款器件AR0233AT，是一款260万像素的传感器，同时具有高动态范围和抑制LED闪烁能力，以每秒60帧的速度生成1080p视频。
一个图像传感器平台成功地解决了汽车成像领域的两大主要技术挑战，同时也解决了制造商的实际问题。通过创建一个平台，以一系列器件提供一致的性能和表现，开发人员可充分利用数千小时的场景数据进行算法培训，以在不同的车辆上部署类似的ADAS功能，使用最适合该应用的图像传感器。这使得他们能够以最少的工作量将高端的、高分辨率系统和具性价比的低分辨率系统部署到不同的车辆平台上。Hayabusa图像传感器平台的功能将显着地帮助制造商推进其ADAS产品，从而为消费者带来更多的选择，但更重要的是为更多的驾驶员配备将提升驾驶员和行人道路安全的系统。