车载无人传感器平台库存

随着高级驾驶员辅助系统（ADAS）系统的出现以及无人驾驶的促进和发展，汽车需要充分了解其周围环境。驾驶员可以感知我们周围的环境，同时做出判断，并在不同情况下快速做出反应。
但是，没有人是完美的，我们会感到疲倦，分心，并会因错误而犯错。为了提高安全性，汽车制造商正在设计用于乘用车的ADAS解决方案。
汽车依靠各种传感器在不同情况下感测复杂的周围环境。然后，这些数据将被传输到TITDA2x等高精度处理器，并最终用于自动紧急制动（AEB），车道偏离警告（LDW）和盲区监视功能。
当前，主要有以下类型的传感器用于周围环境感测。被动式传感器主要用于感知物体反射或发射的光线。
视觉图像传感器-所有成像器均在可见光谱范围内工作-红外图像传感器-在可见光谱范围外运行。它可以是近红外或热红外（远红外）。
被动传感器将受到环境的影响，例如不同的时间，天气等。例如，视觉传感器在一天中的不同时间受到可见光量的影响。
主动式传感器＆amp; mdash;＆amp; mdash;通过发射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，而与时间或季节无关。
雷达通过发送无线电波，根据从对象超声波反射的无线电波，确定对象的距离，方向和速度，通过发送超声波，对象根据从物体反射的超声波确定距离。激光雷达的距离是通过扫描从物体反射的激光来确定物体的距离的-飞行时间-使用相机测量红外光束从物体反弹到物体的时间。
传感器以确定物体的距离结构。例如，通过TI的数字光处理（DLP）设备将已知的光图案投影到物体上。
随后，相机将捕获变形的光图，并对其进行分析以确定物体的距离。为了在各种不同情况下提供增强的准确性，可靠性和耐用性，通常必须使用至少一个传感器观察同一场景。
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，从而提供更稳定和持久的解决方案，该解决方案通过数据融合来比较视图混淆。
典型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，它们的性能会受到自然光强度和天气（例如雾，雨和雪）的影响。此外，其他因素（例如过热）也会由于噪声的影响而导致图像质量下降。
TI处理器提供的复杂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。然而，雷达的分辨率低，并且物体不容易被识别。
因此，在许多不同情况下，可见光和雷达数据的融合提供了更强大，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）可以提供非常精确的距离测量功能，但是其成本要比无源图像传感器贵得多。但是，随着技术的不断发展，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处理器系列具有高度集成度，是在可编程平台上开发的。该平台可满足汽车ADAS的高强度处理需求。
可以将用于观察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，以帮助做出快速而明智的决策。例如，视觉传感器可以以类似于暗场景中的人的形状显示信箱。
TI的处理器可以执行复杂的功能。