夜间驾驶场景比白天更具有致命威胁。夜间的致命率要高得多，夜间驾驶对于人类来说是具有挑战性的，对于自动驾驶汽车来说更是如此。
无人驾驶技术落地需要满足多种不良因素下（如极寒、极热、雨雪、低照等极端环境）车辆正常行驶的要求，低照度环境是最主要的不良因素之一，同时车辆等障碍识别又是无人驾驶中最重要的检测项目。
随着以视觉为中心的自动驾驶系统越来越多地依赖于相机传感器，解决低光照条件下的安全隐患已经变得越来越关键，以确保这些车辆的整体安全。
一种直观的解决方案是收集大量的夜间驾驶数据。然而，这种方法不仅劳动密集、成本高昂，而且由于夜间与白天图像分布的差异，还有可能损害白天模型的性能。
然而在夜间，多数的高速路段甚至于可以归类为“无光照路段”，司机只能依靠被动光源（车灯、反光道钉、月光）来驾驶，更多的事故发生在起雾或雨雪的夜间弯道上。
Ingletec提供了一种在夜间利用埋在高速公路车道隔离线上的频闪灯源来引导无人驾驶车辆的创新型辅助驾驶方案。这种方案可以通过以下技术来实现，并具有多个显著的优势。
解决方案：
- 车辆识别频闪地灯的路径
1.1 视觉传感器
– 摄像头检测： 无人驾驶车辆配备的摄像头可以捕捉道路上的频闪地灯。高灵敏度、低光环境下的摄像头可以准确捕捉到频闪灯的亮度变化。
– 图像处理算法： 车辆的处理单元通过图像处理算法分析摄像头捕获的图像帧，识别出地灯的闪烁频率和位置。这些算法通常包括：
– 边缘检测和形状识别： 用于提取地灯在图像中的位置。
– 时序分析： 通过分析连续帧中的光源亮度变化，识别出频闪模式。
1.2 光学传感器
– 光电传感器： 车辆可以配备专门的光电传感器，用于检测道路上的光源。这些传感器对特定频率的闪烁光源高度敏感，可以直接检测到频闪地灯的信号。
1.3 信号处理与传感器融合
– 频域分析： 通过傅里叶变换等技术分析光源的频率特征，准确识别频闪地灯的特定闪烁频率，并与其他环境光源区分开来，例如信号灯源、车灯、发光标识牌，LED路标灯。
– 多传感器融合： 将视觉传感器、光学传感器的数据与车辆的其他传感器（如GPS、IMU等）结合，形成对车辆位置和方向的准确判断。
- 方案的优势
2.1 提升夜间驾驶安全性
频闪光源可提供清晰的车道标识，尤其在夜间能见度低或无光照的情况下，它们可以显著提高无人驾驶车辆的车道保持能力。这对于防止车辆偏离车道、尤其是在急弯或视线受阻的路段至关重要。这对于任何形式的车辆都是有效的。
2.2 增强定位精度
频闪地灯可以作为一种“路标”，帮助车辆在GPS信号弱或丢失的情况下保持精确定位。通过对地灯位置的连续识别，车辆可以实时调整自身位置，保持在正确的车道上。关键是，我们的产品定位精度可以达到10cm以内。
2.3 减少对高精度地图的依赖
通过利用道路上的频闪地灯，无人驾驶车辆可以减少对高精度地图的依赖。这在高速公路上特别有用，因为道路的实时变化（如临时施工、交通管制等）可能未及时反映在地图中，而地灯提供了实时的路况信息。
2.4 应对恶劣天气条件
频闪地灯是一种主动发光的光源，在雾天和雨雪天气中的表现优于传统的道路标识和反光材料。由于灯光能穿透雨雾，车辆在这些条件下仍然能够清晰地识别车道线，保持安全驾驶。
2.5 能源高效且维护成本低
ingletec的频闪地灯采用了高亮LED技术，能耗低、寿命长。我们设计它通过高效太阳能储能来为所有的模组供电，所有的元器件均采用低功耗电源维持运行，这样的系统不仅维护成本极低，而且不需要支付高昂的电费，非常适合在高速公路上大规模部署。
2.6 远程操控，实现车路协同
这种方案可以与智能交通系统（ITS）相结合，实现车路协同。地灯可以根据实时路况或交通管理中心的指令改变闪烁模式，向无人驾驶车辆传达特定的灯光闪烁指引或警告信息，车载计算可根据预设模型来识别频率密码即时执行规避。
潜在的挑战
尽管这一方案有诸多优势，但也面临一些挑战：
– 初始部署成本： 大规模安装频闪地灯可能需要较高的初始投资，这需要交管部门的认可，因为这将提高所有高速行驶者的安全，并不仅限于无人驾驶。
– 数据融合复杂性： 多传感器的数据融合和处理要求较高的计算资源和优化算法，但是随着算力成本和算法优化，将在不远的未来达到平衡。
