電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文/梁浩斌)今年7月,國內(nèi)乘用車L2及以上的ADAS功能滲透率已經(jīng)高達36.9%,其中L2+滲透率達到6.7%創(chuàng)下月度新高。在ADAS系統(tǒng)中,CMOS圖像傳感器(CIS)的重要性毋庸置疑,無論是頭頂激光雷達的robotaxi、還是L2L3級的乘用車,不管采用純視覺方案還是傳感器融合,攝像頭都是最核心的傳感器。
而在近年的ADAS系統(tǒng)發(fā)展中,車載CIS的像素也在不斷提高,從最早的120萬像素-200萬像素,逐漸提升至目前高端車型上廣泛使用的800萬像素。包括蔚來、理想、極氪、長城、哪吒、小鵬等多款車型都已經(jīng)搭載了800萬像素的ADAS攝像頭,但ADAS攝像頭的CIS像素沒有止步于800萬。
1742萬像素!車載CIS像素再獲突破
近日,索尼半導(dǎo)體推出了一款用于車載攝像頭的CIS IMX735,這顆CIS的最大特點在于,有效像素高達1742萬,傳感器尺寸為1/1.17英寸。在自動駕駛系統(tǒng)中,高像素攝像頭意味著能夠識別更遠范圍的物體,同樣焦距的鏡頭下,CIS的像素越高,也就意味著畫面放大后能夠更清晰地分辨遠處的物體。
圖源:索尼半導(dǎo)體
因此,自動駕駛攝像頭像素的提高,能夠帶來的是讓系統(tǒng)更早檢測到遠處的物體,從而提前作出判斷,提高自動駕駛的安全性。從索尼半導(dǎo)體提供的示例圖來看,1742萬像素的IMX735在相同條件下放大圖像的清晰度要大幅超越以往800萬像素的車載CIS。
圖源:索尼半導(dǎo)體
除了像素高之外,IMX735另一個有意思的產(chǎn)品特性是采用了水平方向逐列輸出的讀出方式。以往CIS從像素讀取信號時,一般采用逐行縱向輸出像素,但在自動駕駛應(yīng)用中,激光雷達也是重要的傳感器之一,而機械掃描激光雷達的掃描方式是采用水平掃描,那么對于自動駕駛系統(tǒng)來說,這兩種傳感器的掃描方式不同,可能不利于傳感器數(shù)據(jù)融合。
因此,IMX735為了與自動駕駛系統(tǒng)中的激光雷達適配,更好地融合兩種傳感器的信息,采用了水平方向逐列輸出的讀出方式,這將從整體上提高自動駕駛系統(tǒng)的檢測和識別能力。
另外,對于自動駕駛攝像頭而言,HDR以及LED閃爍抑制是必要的配置。在隧道出入口等亮度差異較大的道路環(huán)境中,也需要精確檢測和識別物體。此外,在HDR模式下,車載攝像頭也需要抑制LED閃爍,以應(yīng)對日益普及的LED信號燈和其他交通設(shè)備。該產(chǎn)品采用自研的像素結(jié)構(gòu)和特別的曝光方式提升了飽和照度范圍,同時采用HDR和LED閃爍抑制功能,也能實現(xiàn)106dB的寬廣的動態(tài)范圍(使用動態(tài)范圍優(yōu)先模式時,動態(tài)范圍可實現(xiàn)高達130dB),這種設(shè)計還有助于減少拍攝移動物體時產(chǎn)生的運動偽影。
但這顆目前像素最高的車載CIS,可能還需要幾年才會搭載在自動駕駛車輛上。索尼方面表示,樣品計劃在今年9月出貨,價格為30000日元,約合1480元人民幣。
其實在此之前,2022年百度Apollo聯(lián)合索尼半導(dǎo)體、聯(lián)創(chuàng)電子、黑芝麻智能等企業(yè)共同打造了一款1500萬像素的車載攝像頭模組,定義面向更高等級的自動駕駛視覺技術(shù)和標(biāo)準。
但索尼半導(dǎo)體此次正式面向自動駕駛應(yīng)用推出1742萬像素的CIS產(chǎn)品,或許意味著自動駕駛攝像頭將進入到新的像素競爭階段。
車載CIS像素還會繼續(xù)增加嗎?
在智能手機領(lǐng)域,手機CIS經(jīng)歷了很長時間的像素競爭階段,經(jīng)過近十年的發(fā)展,從200萬像素發(fā)展至如今最高2億像素,終于開始放緩了像素提升的腳步。
而車載CIS領(lǐng)域,對于自動駕駛而言,像素同樣是視覺感知中重要的一環(huán),所以隨著自動駕駛和ADAS的發(fā)展,車載CIS的像素會像手機行業(yè)一樣經(jīng)歷像素暴漲的階段嗎?
有業(yè)內(nèi)人士曾向電子發(fā)燒友表示,800萬像素是ADAS和自動駕駛的一個關(guān)鍵節(jié)點,未來或許會有分辨率的小提升,比如1200萬像素到1500萬像素等,但不會像手機一樣無止境地追求分辨率。
對于自動駕駛來說,傳感器的高像素,也就是高信息量,也就意味著對于圖像處理方面有更高要求,對于自動駕駛芯片帶來了更大的性能壓力。
而對于自動駕駛系統(tǒng)來說,在增加了攝像頭像素、或者增加傳感器數(shù)量后,如果要將傳感器數(shù)據(jù)充分利用,還需要對圖像處理芯片、自動駕駛芯片等方面進行升級,增加整體的系統(tǒng)成本。
比如在Apollo的1500萬像素車載攝像頭模組的應(yīng)用中,就為其設(shè)計了專用的圖像信號處理器ISP,并且集成在域控端,用于處理高分辨率攝像頭帶來的龐大數(shù)據(jù)量。
根據(jù)Apollo的說法,單顆1500萬像素車載攝像頭的視覺能力相當(dāng)于三顆普通攝像頭,汽車廠商可以通過減少攝像頭數(shù)量,優(yōu)化攝像頭模塊的布局空間以降低整體成本。但這樣的改變,能否適配不同廠商的自動駕駛算法路線,仍存在一些疑問。
但從樂觀的角度看,攝像頭像素的增加,需要更大的數(shù)據(jù)存儲空間以及更高的數(shù)據(jù)處理算力,但與芯片算力的需求其實也沒有對應(yīng)關(guān)系。
為了更高效利用算力進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理,目前有一些自動駕駛公司在數(shù)據(jù)輸入前采用不同的視頻圖像處理方式,比如將圖像合理進行縮放等,可以降低自動駕駛系統(tǒng)對芯片算力的壓力。
寫在最后
考慮到系統(tǒng)成本,未來車載CIS的像素發(fā)展,確實可能更像該業(yè)內(nèi)人士提到的,不會像手機CIS一樣無止境追求高像素,與系統(tǒng)需求相適配的CIS才是自動駕駛所需要的。
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