Teknologi Kamera HDR Kendaraan Otonom: Menaklukkan Tantangan Pencahayaan Ekstrem dalam Skenario Depan dan Terowongan

Evolusi cepat dari mengemudi otonom menuntut sistem visi canggih yang mampu menangani kondisi pencahayaan ekstrem. Rentang Dinamis Tinggi (HDR) kamerateknologi telah muncul sebagai pendorong kritis untuk navigasi yang aman, terutama dalam skenario seperti silau dari sinar matahari dan transisi mendadak antara terowongan dan cahaya siang. Artikel ini mengeksplorasi bagaimana inovasi HDR mengubah sistem persepsi otomotif, mengatasi tantangan teknis, dan membentuk masa depan kendaraan otonom.

Kamera tradisional kesulitan untuk menyeimbangkan kecerahan dan kegelapan dalam skenario yang melebihi rentang dinamis (DR) 100dB. Untuk sistem otonom, keterbatasan ini berisiko menyebabkan kegagalan kritis:

• Transisi terowongan: Perubahan mendadak dari kegelapan ke silau dapat membutakan kamera selama milidetik, menyebabkan keterlambatan deteksi objek.

• Kedip LED: Sinyal lalu lintas dan lampu depan kendaraan dengan reduksi PWM menciptakan efek stroboskop, menyesatkan algoritma AI.

• Visibilitas malam: Kondisi cahaya rendah memerlukan sensitivitas yang lebih tinggi untuk mendeteksi pejalan kaki atau rintangan tanpa mengekspos sorotan secara berlebihan.

Kamera HDR otonom harus mencapai >140dB DR untuk menangkap detail di seluruh kontras ekstrem sambil mempertahankan kinerja waktu nyata.

1. Split Pixel & Dual Conversion Gain (DCG)

Arsitektur Subpixel-HDR Sony membagi piksel menjadi subpiksel besar (sensitivitas rendah) dan kecil (sensitivitas tinggi), menangkap 4 tingkat eksposur secara bersamaan. Pendekatan ini menghilangkan blur gerakan dari penyambungan multi-frame tetapi menghadapi tantangan seperti crosstalk dan kehilangan cahaya sebesar 25%.

Perbaikan:

• LOFIC (Kapasitor Integrasi Limpahan Lateral): Dengan mengintegrasikan kapasitor untuk menyimpan muatan limpahan, sensor LOFIC mencapai 15EV DR dalam eksposur tunggal. Dipadukan dengan DCG, mereka memungkinkan pengalihan penguatan adaptif, mengurangi artefak gerakan.

• Studi Kasus: Sistem XNGP Xiaopeng menggunakan kamera yang mendukung LOFIC untuk memperpanjang jarak pengenalan terowongan sejauh 30 meter.

2.Sensor Multi-Paparan Regional

Sensor industri Canon membagi bingkai menjadi 736 wilayah dengan eksposur independen, menangkap video 60fps sambil menyeimbangkan bayangan dan sorotan. Meskipun awalnya untuk keamanan, "HDR tingkat piksel" ini dapat meningkatkan deteksi tepi otomotif.

3. Pemrosesan Sinyal Gambar Berbasis AI (ISP)

Algoritma pembelajaran mendalam sekarang menyempurnakan keluaran HDR dengan:

• Kompensasi gerakan: Menyelaraskan bingkai dari pengambilan multi-paparan.

• Penekanan kedip LED (LFM): Menyinkronkan pembacaan sensor dengan siklus PWM LED.

• Pengurangan kebisingan: Memprioritaskan daerah kritis (misalnya, tanda jalan) sambil menekan kebisingan yang tidak relevan.

Contoh: Sensor LFM-enabled dari ON Semiconductor mengurangi artefak kedip sebesar 90% dalam skenario masuk terowongan.

Teknologi HDR bukan sekadar peningkatan bertahap tetapi merupakan pilar dasar untuk keselamatan mengemudi otonom. Inovasi seperti LOFIC dan ISP yang ditingkatkan AI mendorong batasan apa yang dapat dicapai kamera dalam pencahayaan ekstrem. Saat industri bergerak menuju otonomi Level 4/5, sistem HDR akan tetap menjadi pusat untuk mengatasi "hambatan tak terlihat" yang ditimbulkan oleh sinar matahari, terowongan, dan silau perkotaan.