熱像儀可能是保證自動駕駛車輛安全的關鍵

典型的自動駕駛原型配備了一系列感測器，從相機到LiDAR，雷達到超聲波感測器。所有這些都在觀察道路，其他車輛，行人，坦率地說，任何可能擾亂自動駕駛的事情。但是，所有這些眼睛在道路上足夠嗎？

以色列的幾個初創公司，從世界上收集熱量數據，然後將其轉換成高解析度的視頻，導入其計算機視覺系統。然後，機器學習將看到的事務分類為汽車，人，動物，道路等。

這幾乎是其他感測器的工作原理，很明顯，系統可以看到和分類那些很難用自動駕駛汽車上的普通相機來解析的項目。車內監視器顯示並根據他們的熱成像對人和動物進行分類。即使像這樣的系統不能立即確定它看到的是一個人，熱信號至少會顯示它可能還活著。

Adasky 並不是唯一一家希望為汽車帶來熱視覺的公司。長期熱成像公司Flir最近宣布了一款汽車安裝攝像頭的汽車開發工具包(ADK)。

在拉斯維加斯陽光明媚的天氣里，照相機和激光雷達也能看到這些東西，但是，人們很容易想像它們會在霧、灰塵、甚至是陽光的照射下迷失方向。能夠看到溫度的差異，即使是在像道路這樣的事情上，也是很重要的。

對於那些在黑冰(司機看不到的路面上結冰)的地方開車的人來說，Adasky系統可以看到光滑的表面，這樣汽車就可以調整它的路徑。

這就是Adasky認為其熱像儀可以幫助擴大已經安裝在道路上測試過的自主樣機上的感測器的地方。這是一個額外的冗餘，為汽車提供了更多的數據來處理世界複雜的事務。

Adasky背後的團隊正在利用其多年為軍隊開發熱像儀的經驗，以實現汽車的飛躍。考慮到武裝部隊對無人機，有人車輛和地面部隊使用熱成像的頻率，這是一個很好的背景。

汽車製造商是否渴望為未來的自動駕駛汽車添加另一種感測器尚未可知。這些公司將不得不在他們的汽車中添加其他設備。但更重要的是，他們將不得不攝取和收集比已經完成的數據更多的數據。這意味著更快的處理器，更快的車載網路速度和更多的存儲空間，再加上了解如何使它們一起工作。

但是阿達斯基提出了一個引人注目的論點，即熱量可能是汽車了解世界的另一種方式，並且決定前面的人是否是穿著外套或是垃圾袋吹進街道。因為發現差異非常重要。

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