在过去的五年里，出现了一系列备受关注的车辆在使用高级驾驶辅助系统（ADAS）时误解驾驶环境的案例。最近一次是在7月，Tesla的TSLA+0.9%全自动驾驶（FSD）系统内部的算法因为将远处的黄月亮当作黄灯而减速。另一个轰动但略显幽默的故事是，一周内第二辆特斯拉汽车相撞，但后一次事故发生在一辆停着的警车上（2021年3月）。还有的时候，就像Delray Beach（2019）和Williston（2016）的特斯拉汽车一样，视觉系统漏掉了一辆半挂车，导致两起单独的、不那么有趣的撞车事故，致使两名司机死亡。事实上，为了应对多起此类案件，美国国家公路和交通安全管理局（NHTSA）在3月份报告中称，正在启动一项特别的车祸调查。确实，所有这些事件都很罕见，特斯拉确实比其他此类事件受到了更多的关注（例如优步2018年在坦佩发生的致命车祸），但这些新闻报道也表明，基于视觉的系统（如摄像头）的标准保真度可能需要继续改进，以满足预期功能的安全性（SOTIF），并支持预计到2023年1730亿美元的自动驾驶市场。
在此背景下，很久以前（大约20世纪末），红外（IR）传感器偶尔被考虑用于增强型ADAS系统或自动驾驶研究车辆，因为它们有助于解决视觉系统无力应对的场景：夜间黑暗、极端天气（如雾、雪）和/或反射率低的情况。将热感应放到未来计划中，前视视觉将需要更强大的感知能力。然而，一个反复出现的设计和操作问题使这种传感器变得不那么理想：重要的标定设置。不管你是否相信，在很长一段时间里，这种系统需要一个装饰有棋盘图案的独立标定板，以及灯泡或发热丝，这样可见光摄像头和红外摄像头都可以调整其基本标定。因此，最初的设计不仅在操作上昂贵，而且无论平台设计得多么严格，偶尔都需要进行后续的重新标定。所以，许多制造商都放弃了红外摄像头的增强功能。事实上，今年早些时候，马斯克宣布，Telsa将转向“纯视觉”方案，“……相信自动驾驶最终只需要视觉系统。”
然而，事故仍在发生。Foresight Automotive负责业务开发的副总裁Doron Cohadier表示：“我们已经见过不少这样的事故。当汽车撞上了我们所说的‘未分类的障碍物’，包括动物、非普通车辆等，以及眩光、雪、雾和大雨等恶劣天气条件。”因此，该系统的低能见度成了媒体上人们并不想看到的高曝光率。
因此，公司重新审视了将红外摄像头添加到前向传感器阵列中的可能性。Cohadier解释道：“使用两个同步或‘立体’的红外摄像头可以提供环境的像素化深度图，并能够检测任何物体——既有使用深度神经网络（DNN）的分类物体，也有在恶劣天气条件下使用立体技术的非分类物体。”
“这类技术是被动的，而竞争对手的技术是主动的，会发射能量来‘击中’物体并获得反射。通常在交叉路口有一大堆主动传感器，会产生很多噪音，削弱系统读取传感器信号的能力。红外立体传感器并没有向环境中发射能量，而是在吸收。因此，传感器之间不太容易相互干扰。”
为了解决之前的操作问题，新添加的自动标定省去了昂贵且复杂的设置和维护步骤。正如Foresight的产品开发总监Izac Assia所解释的，“两只摄像头指向距离，并识别相对后估计是否发生了变化。这是动态发生的，目的是保持自动标定并创建准确的深度图。”
最终，这种自动标定的红外摄像头协同工作，将即使复杂的视觉环境转换为高分辨率、稠密的3D红外点云，并使安全系统能够准确地了解周围的情况。
也许我们都需要重新标定技术方案。
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