要实现全自动驾驶汽车，需要整合各种传感器的信息，其中摄像头的信息可能是最重要的。这些摄像头必须能够在各种条件下连续捕捉到最小的细节，以确保车辆乘客和其他道路用户的安全。本文将探讨在选择图像传感器时需要注意的关键特性，为自动驾驶汽车提供所需的优秀功能组合。 图 1. 图像传感器是实现自动驾驶的重要组成部分 图像传感器负责将光子转换成电子，然后将其存储为数字图像数据。如今，图像传感器广泛应用于各种摄像头视觉应用，包括智能工厂、医学成像和汽车。图像传感器的选择取决于给定应用所需的性能水平。在决定使用哪种图像传感器时，首先需要了解所需的帧率、预期的照明条件和所需的系统容量，但如果视觉系统缺乏工程专业知识，这个过程可能会变得困难。幸运的是，有几个标准可以用来比较不同图像传感器的性能。  传感器分辨率和灵敏度是测量精度的关键指标，因为它决定了捕捉图像的感光表面行和列上的像素数量。图像中需要检测的最小像素数取决于图像中需要检测的最小特征。尽管理论上每个维度都只需要每个维度 2 一个像素可以分析物体的单个特征，但对比度不足和图像噪声意味着至少在实际应用中需要 4 或 5 一个重叠像素可以完全分析一个特征。  在几乎所有的应用中，灵敏度测量传感器将光子转化为电子效率是非常重要的。它用图像(照明)来衡量传感器识别所需的时间和照明。灵敏度也受传感器噪声的影响，因此信噪比 (SNR) 这是一个重要的指标。具有高信噪比的传感器可以在低光条件下提供更高质量的图像。灵敏度在监控和医疗应用中尤为重要，因为即使在低光条件下，这些应用也需要高质量的图像。虽然图像传感器数据手册提供了灵敏度指标，但有时很难比较不同制造商生产的传感器的灵敏度。即使在低光（几乎黑暗）的情况下，自动驾驶汽车也需要高水平的细节。因此，在选择图像传感器时，必须仔细考虑分辨率和灵敏度两个关键指标。  动态范围和帧率动态范围是指一个像素的最小(噪声)信号与其最大陷阱容之间的比值，它定义了图像中有多少不同的亮度水平。在极端光照条件下的应用中，这是一个特别重要的特征。基于欧洲机器视觉协会的动态范围指标 (EMVA)1288 以分贝为标准 (dB) 作为一个单位，可以根据大多数传感器数据手册轻松比较。 图 2：右侧图像动态范围较高 帧率是传感器每秒读取的图像(帧)的速度指标 (fps) 来衡量。由于需要较短的曝光时间来防止模糊和减少运动伪影，因此高帧率在捕捉快速移动物体的应用中非常重要。最大帧率会随着传感器像素数量的增加而降低。例如，使用低质量的视频图形阵列 (VGA) 采用全分辨率，图像传感器可以实现更高的帧率 2000 万像素传感器无法达到同样的效果。支持“感兴趣区”(ROI) 传感器可以将高帧率与高分辨率相结合。这种传感器将确定图像中需要处理的一个或多个区域，而忽略图像的所有其他区域。这有效地降低了整体图像分辨率，从而实现了更高的帧率。与标准车辆一样，自动驾驶车辆在高速行驶过程中会遇到各种照明条件，因此在选择图像传感器时，高动态范围和高帧率是至关重要的特点。 运动和色彩CMOS 图像传感器使用的两种读取方法是卷帘快门和全球快门。卷帘快门法在曝光时逐行读取传感器的像素，因此是一种非常快速的技术。与使用全球快门的传感器相比，每个像素使用的晶体管数量更少，噪音更小，灵敏度更高，成本更低。卷帘快门传感器应用于需要高动态范围的应用。在全球快门读取方法中，每个像素都会同时曝光，因此像素线之间没有捕捉延迟。然而，这种方法既昂贵又难以实现。  黑白图像传感器可以用于测量记录和存在检测，但现在很多应用都需要彩色图像。然而，黑白传感器也有一些优点。为了使传感器提供彩色图像，需要在像素级以拜尔模式排列 RGB 滤光片。但拜耳色插值会降低细节和整体测量精度。因此，彩色传感器只有在应用需要颜色信息时才需要使用。显然，自动驾驶汽车应用程序需要捕捉彩色图像，并使用卷帘快门传感器。  对像素大小的误解是，像素越大，图像质量越好。虽然更大的像素有更多的区域来收集光线，但这并不意味着它们可以获得更高质量的图像。需要注意的是，分辨率、像素噪声指标等因素在决定图像质量方面也起着重要作用。小像素往往具有较低的暗信号不均匀性 (DSNU)；在较高的温度下，暗信号的不均匀性会限制低光性能。在某些情况下，像素较小的传感器比像素较大的传感器性能更好。为了达到优异的性能，在设计摄像头系统时，必须考虑在速度、灵敏度和图像质量特性之间取得良好的平衡。 CMOS Hyperux传感器解决方案 传感器系列是安森美推出的第二代超级曝光像素技术平台 300 万像素至 800 在万像素和分辨率较高的汽车成像应用中，性能优异。凭借超过 120 dB 的无闪烁 (FF) 单次曝光和 150 dB 超高动态范围 (HDR) 与 LED 闪烁消除 (LFM) 该系列传感器在不同光照条件下更改设置，可在汽车应用温度范围内提供稳定的图像质量和动态范围，从而减少延迟，提高安全性。该系列 2.1 µm 包括智能图像传感器 ROI、像素合并 (binning)、阵列框选 (windowing) 灵活的功能，如双输出。这些功能可以同时输出不同的分辨率 (ROI) 灵活的数据格式，如不同积分时间的数据。这个传感器是专门为的 ASIL-D 在系统设计中，其精确的实时安全机制和故障检测功能有助于实现更先进的驾驶辅助系统 (ADAS)。 本文介绍了自动驾驶汽车应用的选择 CMOS 图像传感器的关键特性包括分辨率、灵敏度、速度、动态范围、运动和颜色。安森美 Hyperlux 图像传感器提供了上述特性的出色组合，非常适合各种汽车应用。