Technologie de caméra HDR pour véhicules autonomes : conquérir les défis d'éclairage extrême dans les scénarios de conduite en avant et de tunnel

L'évolution rapide de la conduite autonome exige des systèmes de vision avancés capables de gérer des conditions d'éclairage extrêmes. Plage Dynamique Élevée (HDR) camérala technologie est devenue un élément essentiel pour une navigation sûre, en particulier dans des scénarios tels que l'éblouissement par la lumière du soleil et les transitions abruptes entre les tunnels et la lumière du jour. Cet article explore comment les innovations HDR transforment les systèmes de perception automobile, abordent les défis techniques et façonnent l'avenir des véhicules autonomes.

Les caméras traditionnelles ont du mal à équilibrer la luminosité et l'obscurité dans des scénarios dépassant 100dB de plage dynamique (PD). Pour les systèmes autonomes, cette limitation risque d'entraîner des pannes critiques :

• Transitions de tunnel : Des changements soudains de l'obscurité à l'éblouissement peuvent aveugler les caméras pendant des millisecondes, provoquant des retards dans la détection des objets.

• Clignotement LED : Les feux de circulation et les phares des véhicules avec atténuation PWM créent des effets de stroboscope, induisant en erreur les algorithmes d'IA.

• Visibilité nocturne : Les conditions de faible luminosité nécessitent une sensibilité accrue pour détecter les piétons ou les obstacles sans surexposer les hautes lumières.

Les caméras HDR autonomes doivent atteindre >140dB DR pour capturer des détails à travers des contrastes extrêmes tout en maintenant des performances en temps réel.

1. Pixel divisé et gain de conversion double (DCG)

L'architecture Subpixel-HDR de Sony divise les pixels en grands (faible sensibilité) et petits (haute sensibilité) sous-pixels, capturant simultanément 4 niveaux d'exposition. Cette approche élimine le flou de mouvement lors de l'assemblage multi-images, mais fait face à des défis tels que le diaphonie et une perte de lumière de 25 %.

Améliorations :

• LOFIC (Capaciteur d'Intégration de Débordement Latéral) : En intégrant des capaciteurs pour stocker les charges de débordement, les capteurs LOFIC atteignent 15EV DR lors d'expositions uniques. Associés au DCG, ils permettent un changement de gain adaptatif, réduisant les artefacts de mouvement.

• Étude de cas : Le système XNGP de Xiaopeng utilise des caméras compatibles LOFIC pour étendre la distance de reconnaissance des tunnels de 30 mètres.

2.Senseurs multi-exposition régionaux

Les capteurs de qualité industrielle de Canon divisent les images en 736 régions avec des expositions indépendantes, capturant des vidéos à 60 images par seconde tout en équilibrant les ombres et les hautes lumières. Bien qu'initialement destinés à la sécurité, ce "HDR au niveau des pixels" pourrait améliorer la détection des contours dans l'automobile.

3. Traitement de Signal d'Image (ISP) Piloté par l'IA

Les algorithmes d'apprentissage profond affinent désormais les sorties HDR en :

• Compensation de mouvement : Alignement des images provenant de captures multi-exposition.

• Suppression du scintillement LED (LFM) : Synchronisation de la lecture du capteur avec les cycles PWM LED.

• Réduction du bruit : Prioriser les régions critiques (par exemple, les marquages routiers) tout en supprimant le bruit non pertinent.

Exemple : Les capteurs compatibles LFM d'ON Semiconductor réduisent les artefacts de scintillement de 90 % dans les scénarios d'entrée de tunnel.

La technologie HDR n'est pas simplement une amélioration incrémentale mais un pilier fondamental pour la sécurité de la conduite autonome. Des innovations comme LOFIC et l'ISP amélioré par l'IA repoussent les limites de ce que les caméras peuvent réaliser dans des conditions d'éclairage extrêmes. Alors que l'industrie se dirige vers l'autonomie de niveau 4/5, les systèmes HDR resteront centraux pour surmonter les "obstacles invisibles" posés par la lumière du soleil, les tunnels et l'éblouissement urbain.