红外热成像技术在自动驾驶系统中的应用，主要通过红外热像仪（Infrared Thermal Imaging）来获取场景中的热量分布信息。红外热成像辅助自动驾驶系统的实现通常包括以下关键步骤和技术：
- 红外热像仪安装与校准： 在车辆上安装红外热像仪，通常安装在车辆前部、后部或侧部，以获取周围环境的热能分布。确保热像仪的位置和角度是正确的，并进行校准以保证准确的热图信息。
- 传感器融合： 将红外热像仪的数据与其他传感器数据进行融合，如激光雷达、摄像头、雷达等。传感器融合通过整合多种感知信息，提高环境感知的鲁棒性和准确性。
- 目标检测与识别： 利用红外热像仪的数据进行目标检测，识别周围环境中的热源，例如行人、车辆、动物等。深度学习技术和计算机视觉算法可用于提高目标检测的性能。
- 车辆热特征提取： 红外热像仪可捕捉到车辆的热特征，这对于检测停在路边的车辆、辨别运行中的车辆等具有重要意义。特定的车辆热模型可以用于更准确地识别和跟踪其他车辆。
- 行人和动物检测： 红外热像仪对于在低光或无光环境中的行人和动物检测具有优势，可以弥补传统光学摄像头在这些条件下的不足。
- 夜间视觉增强： 利用红外热像仪在夜间提供的能见度优势，实现夜间驾驶场景的视觉增强。这对于提高夜间行驶的安全性非常重要。
- 驾驶辅助和决策支持： 基于红外热像仪的感知信息，系统可以提供驾驶辅助功能，如自适应巡航控制、碰撞预防、避障等。此外，红外热成像可以作为决策支持的一部分，帮助系统更好地理解复杂的道路环境。
- 数据处理和实时性： 针对大量的红外热像数据，系统需要具备高效的数据处理能力和实时性，以满足自动驾驶系统对即时决策的要求。
综合利用红外热成像技术，可以在各种光照条件下提高自动驾驶系统的环境感知性能，增强车辆对周围环境的理解，从而提高驾驶的安全性和适应性。
