La visione entra in auto

Di pari passo con la crescente importanza assunta dalle telecamere nei veicoli, aumenta anche la domanda di registratori video da cruscotto come retrofit, di telecamere per l’assistenza alla guida e di avvertimento, telecamere di retromarcia e sistemi di visione notturna. A fronte della richiesta di più funzionalità di questi sistemi da parte dei consumatori, sono emerse nuove tecnologie applicate alle telecamere che possono essere utilizzate sia autonomamente che in abbinamento a normali sensori di immagine Cmos, in applicazioni più complesse in cui si fondono gli input di vari sensori. Allo stesso tempo, i sistemi di sviluppo dotati di queste nuove tecnologie non sono mai stati così semplici grazie ai numerosi progetti di riferimento e ai kit di sviluppo disponibili per iniziare a lavorare.

Telecamere a infrarossi

Le telecamere a infrarossi producono immagini catturando lunghezze d’onda più lunghe di quelle nello spettro visibile, ovvero gli oggetti che irradiano calore appaiono più luminosi, mentre le aree più fredde si presentano più scure. È una tecnologia molto utile per i sistemi di visione artificiale dato che è in grado di rilevare persone o animali nel campo visivo, ad esempio pedoni, animali domestici o selvatici che possono trovarsi sulla strada nelle vicinanze del veicolo. Si rivela particolarmente efficace quando utilizzata per aumentare i dati “sporchi” dalle telecamere in luce visibile. Le telecamere IR, più comunemente conosciute come termocamere, possono essere anche utilizzate da sole per la realizzazione di sistemi di visione notturna che aiutano a identificare pedoni o animali quando si guida nel buio o quando ad esempio si entra in retromarcia nel garage. All’interno della vettura, una termocamera può rilevare la presenza di bambini o animali affinché non accada che inavvertitamente vengano lasciati nell’abitacolo quando è troppo caldo; un altro utilizzo è quello del riconoscimento gestuale per i sistemi di controllo basati su telecamera. Le termocamere che adottano sensori di immagini Cmos in grado di rilevare la banda degli infrarossi a onda lunga sono sul mercato da diversi anni, ma fino a poco fa erano piuttosto ingombrante a causa dei limiti fisici imposti dalle lunghezze d’onda da acquisire. Oggi, le tecnologie di processo e le tecniche di miniaturizzazione permettono di realizzare dispositivi di piccole dimensioni e con un prezzo di circa un decimo delle termocamere tradizionali. Questa evoluzione ne ha determinato la diffusione nell’elettronica di consumo e nei sistemi di visione per veicoli aftermarket, come accessori. Flir Systems, ad esempio, ha realizzato Lepton, una termocamera con il sensore, che rappresenta un perfetto esempio di questa tendenza. Tecniche di produzione all’avanguardia consentono di realizzare lenti a basso costo a livello di wafer durante lo stesso processo di fabbricazione del sensore, in tal modo riducendo il numero di fasi di lavorazione. Il packaging a livello di wafer, abbinato all’elettronica di controllo integrata su singolo chip comprendente interfacce Dsp e Spi, riconduce al minimo l’ingombro del dispositivo (la termocamera da 80 x 60 pixel è abbastanza piccola da poter essere collegata allo stesso connettore a 32 pin usato oggi da molte fotocamere di cellulari). Tre modelli di telecamera hanno il campo visivo impostato su 25° o 50°, tanto per una visione grandangolare che per quella a lungo raggio. La scheda di valutazione di Flir per questa telecamera, la scheda di breakout per termocamera Lepton, consente di effettuare una rapida valutazione di questi moduli.

Una telecamera 3D Tof

Un’altra tecnologia che sta entrando nelle telecamere per veicoli è l’acquisizione di immagini 3D Tof (Time of Flight), grazie ai progressi nell’integrazione e nella miniaturizzazione. Questi complessi dispositivi mappano superfici 3D in modo efficace e con una precisione nell’ordine dei millimetri. Un sensore rileva la riflessione di una luce nell’infrarosso modulata emessa da un Led laser. Lo spostamento di fase tra la luce illuminante e quella riflessa viene misurato e usato per calcolare la distanza tra gli oggetti nel campo visivo e il sensore. Questo calcolo viene eseguito per ogni pixel e il risultato viene impiegato per creare una mappa a punti dei dati dell’immagine tridimensionale. Rispetto ad altre metodologie di imaging 3D, come l’uso di due telecamere per la stereovisione o la proiezione di pattern di luce strutturati sulla scena e la misurazione della distorsione, il Tof offre vantaggi in termini di compattezza fisica, tempo di risposta e semplicità. Inoltre, neanche le variazioni di luce ambiente influenzano eccessivamente questa tecnologia. È facile intuire come le telecamere 3D Tof potrebbero essere utilizzate in un allestimento automobilistico per offrire dati più completi per i sistemi a telecamere di retromarcia che così potrebbero essere in grado di rilevare la distanza tra l’auto e gli ostacoli sul suo percorso a marcia indietro. L’imaging 3D Tof potrebbe essere utilizzato anche nelle applicazioni inerenti i veicoli a guida autonoma per aiutare la vettura a comprendere l’ambiente (grazie al fatto che sono in grado di discriminare tra primo piano e sfondo), o all’interno dell’abitacolo per i sistemi di riconoscimento facciale o gestuale. Tra i sensori Tof leader di mercato c’è l’OPT8241 di Texas Instruments. Questo sensore in formato Qvga dispone di un frame rate massimo di 150 fps e supporta un’alta frequenza di modulazione dei pixel (>50 MHz) oltre a un incremento di 5 volte del rapporto segnale/rumore. Il controller Tof OPT9221 è stato progettato per funzionare con questo circuito integrato e include un generatore di temporizzazione programmabile per controllare la modulazione della luce e la sequenza di lettura e digitalizzazione delle immagini. Grazie alla sua programmabilità, questo generatore può essere ottimizzato per numerose variabili, tra cui la cancellazione della luce ambiente e la robustezza del movimento; può anche essere programmato per un’area di interesse. Il kit di sviluppo telecamera di TI per sensori Tof è dotato del sensore di immagini OPT8241, di un controller Tof OPT9221 e del front-end analogico VSP5324. Con questa configurazione, è possibile ottenere un frame rate fino a 60 fps e un campo visivo di 75° e 60°. È in grado di mappare oggetti fino a 4 metri, dunque un dispositivo perfetto per avvisare il conducente se sta per avere una collisione con un palo mentre fa retromarcia.

Il riconoscimento facciale

La combinazione delle più recenti tecnologie per le telecamere con processori economici e compatti ha dato origine allo sviluppo di schede per il riconoscimento facciale come la B5T HVC di Omron. Tale scheda è in grado di riconoscere facce e gesti singoli e tenta anche di prevedere le emozioni percepite sul viso acquisito per mezzo di un sofisticato algoritmo proprietario. Il riconoscimento delle persone è una funzione utile nei veicoli, ad esempio potrebbe essere utilizzato per capire chi sta guidando e impostare di conseguenza le stazioni radio preferite o per precaricare i luoghi preferiti nel sistema di navigazione. O ancora può rilevare la presenza di bambini a bordo e limitare il sistema di intrattenimento a contenuti idonei. Nell’ipotesi più semplice, può contare il numero di occupanti e regolare di conseguenza il condizionamento dell’aria. L’algoritmo messo a punto da Omron è anche dotato di funzioni come il rilevamento degli occhi chiusi e la stima della direzione dello sguardo, molto usate nelle telecamere digitali per individuare quando il soggetto sta guardando nella telecamera. Queste funzioni possono essere utili in sistemi aftermarket che rilevano se il conducente sta guardando la strada o si è distratto con qualcosa all’interno della vettura, o per attivare un avvisatore acustico che mette sull’avviso il conducente nel caso sembri preso da sonnolenza. La scheda di riconoscimento facciale di Omron misura solo 60 x 40 mm e assorbe meno di 0,25 A. Le sue uscite sono numeriche e facili da utilizzare per parametri come l’identificazione dell’utente, il grado di chiusura della palpebra di ogni occhio e l’angolo orizzontale e verticale dello sguardo, l’età stimata, opzionalmente l’immagine acquisita e altro ancora. Per le massime prestazioni, la distanza massima dalla telecamera è 1,3 metri.

Una doppia telecamera da cruscotto

Sono molto diffuse le telecamere da cruscotto o applicate sul parabrezza, per registrare quanto accade fuori dalla vettura. Sono spesso utilizzate come “scatole nere” per esaminare come sono andati i fatti in caso di incidente e stabilire le colpe. Il grado di accettazione di questi sistemi da parte degli utenti aumenta e di pari passo crescono le funzioni offerte, come l’avviso di uscita dalla corsia di marcia o di collisione frontale imminente, grazie all’elaborazione delle immagini. Con l’incremento della complessità, si nota la tendenza di alcuni ad adottare due telecamere, sia per ottenere una visione stereoscopica 3D per il rilevamento di oggetti che, semplicemente, per avere una vista davanti e dietro. La sfida da affrontare con sistemi a doppia telecamera è quella di mantenere la qualità dell’immagine e contenere al contempo i costi. Mentre alcuni sistemi si avvalgono di due moduli telecamera e due processori di immagine, o processori più costosi che sono in grado di gestire due ingressi, in effetti la maggior parte dei processori può già supportare dati da due sensori di immagini, sebbene siano stati progettati per un solo ingresso. Lattice propone un progetto di riferimento per sistemi a doppia telecamera che usano come bridge dispositivi a logica programmabile come MachX02. Questo progetto consente a entrambe le telecamere di interfacciarsi con un solo processore di immagini, in tal modo contenendo i costi e il numero di componenti. È in grado di sincronizzare, fondere e convertire le interfacce dei sensori seriali in un bus parallelo Cmos. Questo progetto di riferimento può essere realizzato usando la scheda di interfaccia per doppio sensore di immagini MachX02, la 9MT024 Sensor NanoVesta Headboard e il kit di sviluppo HDR-60. Il dispositivo di Lattice deserializza le interfacce dei due sensori e quindi combina le immagini con l’aiuto di una Sdram per il buffering dei frame. L’uscita è un bus parallelo delle immagini combinate in modo tale che un processore di segnali delle immagini può elaborare il flusso.

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