更高HDR靈敏度特性、消除運動偽影、更高解晰度等，
這些ADAS系統在成像性能方面的改進都已經開始出現。
在未來幾年內，預期將會和廣泛部署的新興感測技術互補，
幫助汽車製造商實現全自動駕駛車型之長遠目標。
【撰文／邁來芯公司Cliff de Locht】
雖然近年來交通事故傷亡人數一直在穩步下降，但根據來自歐盟委員會之數據，在歐洲每天仍有75人死於道路交通事故。如果在當代汽車的自動駕駛輔助系統（ADAS）中採用光電技術來提供視訊支持，可以大大減少發生事故之可能性。
透過ADAS系統，駕駛員將能夠從更高的可視性水平中受益，可以在更早的時間來確定道路上的突然轉彎或可能的障礙物，因此能夠更快地採取適當的行動。要確保在昏暗、雨天或濃霧等條件下對交通狀況有精確的視覺評估，不僅對人眼，同時也是成像設備的一個主要挑戰，因為常常能夠觀察到的區域僅僅限於車輛前大燈之作用範圍。
HDR擴展靈敏度 提升ADAS安全
Webcam常被用作ADAS系統的前端，不論光照條件如何，它們可捕捉視野內物體的位置、形狀、大小、亮度和顏色等細節。拍攝的圖像可以顯示在車輛的儀表板上或必要時透過軟體分析生成能夠警告/干預車輛運行之訊號。
然而這些系統也有問題，因為一個場景的動態範圍（即在場景中最亮點和最暗點之間的亮度比）在許多情況下會遠遠超出基於標準CMOS技術的傳統圖像感測器的線性靈敏度性能。從迎面而來的車輛燈光也將嚴重降低眼睛（或Webcam）檢測前面危險的能力。
如果因Webcam的動態範圍不足而不能獲得詳細的影像數據，司機、乘客和行人的安全可能會受到影響。透過增大Webcam/圖像感測器的動態範圍，其確定潛在危險的能力將顯著提高。應用非線性方法是實現這一目標的一種方式，它使背景噪聲降低，同時保證畫素的飽和度只起始在更高訊號強度水平。
高動態範圍（HDR）成像元件的出現，使得汽車製造商一直在尋求的擴展靈敏度努力終於得以實現，這樣ADAS之工作性能因此可以提高到能夠應對惡劣天氣條件和夜間駕駛的要求。一些圖像感測器的畫素現在可以提供雙重功能，這些元件可以涵蓋整個靈敏度範圍，包括可見光和近紅外（NIR）範圍，因此相比目前在汽車成像系統中採用的傳統彩色畫素，這些元件要敏感得多。
此外，它們還可以被用來估算RGB畫素訊號中的NIR部分，這意味著不需要的近紅外訊號可以從彩色訊號中去除，真彩色圖像可以透過結合可見光和近紅外訊號來創建。圖a示出透明畫素（clear pixels）正在提供足夠亮的灰度圖像，圖b所顯示相對較暗的彩色圖像主要反映了幾乎全黑背景下光的顏色。
因為圖像感測器在可見光範圍內的光譜能量要小於整個靈敏度範圍，過濾顏色的亮度分量比所述畫素的照度要明顯弱很多。合併後的最終圖像（如c所示）提供了所有與交通相關顏色資訊的自然呈現。
圖說：一個夜間城市交通場景：照度圖片（a）與RGB彩色圖片（b）結合在一起形成合成圖片（c）
因為道路狀態可以被誤判或障礙物沒有被檢測到，在惡劣的駕駛條件下能見度降低會顯著增大交通意外的風險。基於HDR圖像感測器的主動駕駛輔助機制可以在這種條件下提高可見水平。這種HDR圖像感測具有平滑的畫素回應曲線，並採用了先進的專有算法，因此可以在駕駛環境中有助於提高安全性保證。此外，可以透過在單次曝光中生成多拐點（multi-kneepoint） HDR圖像而有效地去除運動偽影（artifacts）。
新興感測技術互補 實現全自動駕駛
邁來芯開發出一系列圖像感測器可用於改進ADAS的有效性，在近紅外光譜的所有波長區域都具有高靈敏度，能夠提供完全色彩再現。所採用的尖端6拐點（kneepoint）多斜率（multiple slope）CMOS畫素功能，意味著光子能量放電率（discharge rate）與入射光強度成比例地增加。雖然在積分時間內暗畫素只是部分放電，但很亮的畫素卻是完全地放電，因此它們可以在剩餘的縮短積分時間內重新開始圖像記錄。
這個過程可以伴隨較低的充電電壓和更短的休息時間而重複數次，其結果就是可以被視為一個對數曲線的線性近似。專有的自適應控制算法用來調節快門速度和擴大動態範圍，從而確保增量訊噪比（iSNR）始終保持高於最低閾值。
展望未來，在Webcam技術方面的新進展將不僅僅限於提高汽車ADAS得到的圖像質量，同時也將包括有效地改進ADAS系統的靈敏度。根據與駕駛員警告水平對應的數據，ADAS系統將能夠識別這樣的關鍵時刻對駕駛員發出警告或者執行一個自動剎車/規避機動。
包括更高HDR靈敏度特性、消除運動偽影、更高的解晰度、更快的速度和擴展功能安全性在內，這些ADAS系統在成像性能方面的改進都已經開始出現。在未來幾年內，上述技術將和一些其他預期即將廣泛部署的新興感測技術互補，如高性價比的遠紅外線（FIR）Webcam和飛行時間（ToF）3DWebcam，這些創新都將能夠幫助汽車製造商實現全自動駕駛車型之長遠目標。
