边界工况推动下，汽车图像传感器的四大发展方向

编辑：感知芯视界 Link

随着自动驾驶等级进阶，搭载的摄像头数量越来越多性能越来越高。为帮助自动驾驶车辆描绘出一幅幅精准细腻的“路况图”，其幕后英雄图像传感器正在崭露头角，高分辨率、高动态范围等技术方向的推进迫在眉睫。

搭上汽车快车道，车载摄像头和图像传感器持续增长

行业内流传着一个从消费者角度评判汽车智能化的标准——

“感受汽车智能化？坐进驾驶室就知道。”

“评判驾驶室智能化？数数传感器种类和数量。”

毫无疑问，传感器已经成为了自动驾驶的竞争高地。当前的自动驾驶感知技术主要有两大技术路线：一种是特斯拉为代表，仅使用摄像头作为传感器进行信息采集的纯视觉路线，一种是同时使用“摄像头＋雷达”的多传感器融合路线。这两种方案的共同之处在于都需要摄像头作为基础传感器。

目前，新推出的中高端车型平均搭载超过10颗摄像头，而摄像头在汽车领域仍有巨大增长空间，一份调研报告的数据可以佐证这一观点。Yole Group旗下的Yole Intelligence发布《Imaging for Automotive 2023》，其中预计车载摄像头市场和图像传感器市场将分别以9.7%和8.7%的复合年增长率增长，截至2028年将达到94亿美元和37亿美元。

资料来源于Yole《Imaging for Automotive 2023》

在车载领域，图像传感器被广泛应用于前视和后视摄像、360°环视系统、座舱监控系统以及高级辅助驾驶系统等方面。随着自动驾驶等级的不断提升，汽车需要的摄像头数量也越来越多，其苛刻应用条件和功能安全无疑对图像传感器提出了更高要求。

从边界工况出发，看车载CMOS图像传感器面临的挑战

边界工况决定了先进安全自动驾驶的能力，作为智能驾驶之眼，CMOS图像传感器也需要一路升级打怪。

在隧道环境中，光线亮度差异大，容易导致图像过曝或过暗，进而影响图像质量和可视性。高动态范围（HDR）的图像传感器能够有效应对这一挑战，同时捕捉明亮和暗部的细节，提供更清晰、更准确的图像。

高动态范围的技术路线包括连续多次曝光得到多帧图像、大小像素技术，相对于现在的应用，这两种方法在性能和设计有一些局限性。一些国际大厂通常采用超级曝光技术。

以在汽车图像传感器领域占有40%市场份额的安森美（onsemi）为例，通过将像素的感光和存储功能分离，超级曝光技术可以在感光二极管饱和后将溢出的电荷存储到电容器中，从而显著增加像素的动态范围。安森美的超级曝光技术可以通过一次曝光来实现较宽的动态范围，例如，第一代超级曝光技术Hayabusa平台的AR0233传感器一次曝光可达到95dB的动态范围，相比传统的70+ dB的动态范围，一次曝光就能达到两次曝光的效果。而第二代超级曝光技术Hyperlux平台的图像传感器，一次曝光能达到120 dB的动态范围。

另外一个常见的挑战是LED灯闪烁，LED闪烁问题的根源是光照条件的变化，由于LED灯发出的光是脉冲光，传感器在感光过程中的每一行的起始点是不同的，这导致一些行捕捉到了脉冲，而其他行在曝光时错过了脉冲。结果就是图像中的一些行是亮的，而其他行是暗的，这就是LED闪烁的典型效果。

改善LED闪烁的主要思路是延长曝光时间，从而捕捉到更多的脉冲。这样，行与行之间的亮度差异就会减小，达到抑制LED闪烁的效果。因此，当我们讨论LED闪烁抑制时，实际上是在讨论是否可以延长曝光时间。

然而，延长曝光时间会导致信号过曝溢出，超级曝光技术可以解决这个问题，因其可在同一帧的曝光条件下容忍更长的曝光时间，即使在光照较亮的情况下也能避免过曝。所以，超级曝光技术实际上可以抑制LED闪烁效应。

此外，LED抑制闪烁，还可以通过软件的方法解决。安森美的传感器内置了DLO模式，它可以检测LED闪烁的区域，并通过软件补偿的方式削弱LED闪烁对亮度的影响。

由于人类视力的局限性，低光照度等驾驶条件会显著增加道路危险性。在黑暗条件下，驾驶员往往无法及时察觉风险。而且，对向车灯会让驾驶员眩目，使问题变得更加严重。

低噪性能作为图像传感器评估的重要指标，通常使用线性信噪比（SNR）来衡量。如下图公式所示，SNR是信号均值与总噪声的比值。噪声方面主要包括暗电流噪声、随机噪声，像素间差异引起的固定模式噪声（FPN），光子随机噪声，以及像素信号的读出噪声。在低光环境下，暗电流噪声占主导地位，因此改善SNR主要通过改善暗电流噪声来实现。

此外，从公式中可以看出，SNR与曝光时间、温度密切相关。随着温度变化，SNR值是否能保持稳定取决于暗电流噪声水平在温度变化过程中的表现。

Hyperlux系列通过安森美的超级曝光专利像素设计和最新的生产工艺，显著降低了暗电流噪声，从而提高了SNR和低噪性能，这种改进使得Hyperlux在低光条件下表现出色。出色的设计和工艺使得Hyperlux能够在不同温度下保持相对稳定的SNR值。

手机上亿像素时代，汽车顶配通常为800万像素。这是因为可视距离随着像素的增加而增加，但这种关系不是线性的，从成本角度考虑，过高像素会导致投入与回报不成正比。尤其在夜间条件下，反而会增加噪声。因此，像素不是越高越好，200万到800万像素是一个比较好的平衡点。

图像传感器从VGA时代就用于汽车中了，一开始是后视倒车影像，后来是100万像素图像传感器主要用于环视，到现在200万、300万或者800万像素图像传感器开始逐渐应用到前视、后视、环视等各个领域。

另外一个趋势是，在分辨率逐渐升高的过程中，像素尺寸越来越小。像素尺寸需要与速度、灵敏度、图像质量达到完美平衡，更大的像素具有更大的面积来收集可用光线，但这并不意味着总能得到更好的图像质量。一个拥有较小像素的传感器在覆盖相同光学面积的情况下，其性能可能超过拥有较大像素的传感器。从2000年开始，在ADAS等高分辨率应用中，几乎都采用了2.1μm。安森美最新推出的系列产品也都采用了2.1μm。

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