虽然近年来交通事故伤亡人数一直在稳步下降，但根据来自欧盟委员会之数据，在欧洲每天仍有75人死于道路交通事故。如果在当代汽车的自动驾驶辅助系统（ADAS ）中采用光电技术来提供视讯支持，可以大大减少发生事故之可能性。通过实施这样的系统，驾驶员将能够从更高的可视性水平中受益，可以在更早的时间来确定道路上的突然拐弯或者可能的障碍物，因此能够更快地采取适当的行动。要确保在昏暗、雨天或浓雾等条件下对交通状况有精确的视觉评估，不仅对人眼，同时也是成像设备的一个主要挑战，因为常常能够观察到的区域仅仅限于车辆前大灯之作用范围。

视讯摄像头常常被用作这些系统的前端，不论光照条件如何，它们可捕捉视野内物体的位置、形状、大小、亮度和颜色等细节。拍摄的图像可以显示在车辆的仪表板上或必要时通过软体分析生成能够警告/干预车辆运行之讯号。

然而这些系统也有问题，因为一个场景的动态范围（即在场景中最亮点和最暗点之间的亮度比）在许多情况下会远远超出基于标准CMOS技术的传统图像感测器的线性灵敏度性能。从迎面而来的车辆灯光也将严重降低眼睛（或摄像头）检测前面危险的能力。

如果因摄像头的动态范围不足而不能获得详细的影像数据，司机、乘客和行人的安全可能会受到影响。通过增大摄像头/图像感测器的动态范围，其确定潜在危险的能力将显著提高。应用非线性方法是实现这一目标的一种方式，它使背景噪声降低，同时保证画素的饱和度只起始在更高讯号强度水平。

高动态范围（HDR ）成像器件的出现使得汽车制造商一直在寻求的扩展灵敏度努力终于得以实现，这样ADAS之工作性能因此可以提高到能够应对恶劣天气条件和夜间驾驶的要求。一些图像感测器的画素现在可以提供双重功能。这些器件可以涵盖整个灵敏度范围，包括可见光和近红外（NIR ）范围，因此相比目前在汽车成像系统中采用的传统彩色画素，这些器件要敏感得多。此外，它们还可以被用来估算RGB画素讯号中的NIR部分。这意味着，不需要的近红外讯号可以被从彩色讯号中去除。真彩色图像然后可以通过结合可见光和近红外讯号来创建。图1（a）示出透明画素（clear pixels）正在提供足够亮的灰度图像，图1（b）所显示相对较暗的彩色图像主要反映了几​​乎全黑背景下光的颜色。因为图像感测器在可见光范围内的光谱能量要小于整个灵敏度范围，过滤颜色的亮度分量比所述画素的照度要明显弱很多。合并后的最终图像(如a所示)提供了所有与交通相关颜色资讯的自然呈现。

图一: 一个夜间城市交通场景：照度图片（a）与RGB彩色图片（b）结合在一起形成合成图片（c）

因为道路状态可以被误判或障碍物没有被检测到，在恶劣的驾驶条件下能见度降低会显著增大交通意外的风险。基于HDR图像感测器的主动驾驶辅助机制可以在这种条件下提高可见水平。这种HDR图像感测具有平滑的画素回应曲线，并采用了非常先进的专有算法，因此可以在驾驶环境中有助于提高安全性保证。此外，可以通过在单次曝光中生成多拐点（multi-kneepoint） HDR图像而有效地去除运动伪影（artifacts）。

迈来芯公司已开发出一系列图像感测器专门用于改进ADAS的有效性，这些器件在近红外光谱的所有波长区域都具有高灵敏度，并能够提供完全色彩再现。所采用的尖端6 拐点（kneepoint）多斜率（multiple slope）CMOS画素功能意味着光子能量放电率（discharge rate）与入射光强度成比例地增加。虽然在积分时间内暗画素只是部分放电，但很亮的画素却是完全地放电，因此它们可以在剩余的缩短积分时间内重新开始图像记录。这个过程可以伴随较低的充电电压和更短的休息时间而重复数次，其结果就是可以被视为一个对数曲线的线性近似。专有的自适应控制算法用来调节快门速度和扩大动态范围，从而确保增量讯噪比（ iSNR ）始终保持高于最低阈值。

展望未来，在摄像头技术方面的新进展将不仅仅限于提高汽车ADAS得到的图像质量，同时也将包括有效地改进ADAS系统的灵敏度。根据与驾驶员警告水平对应的数据，ADAS系统将能够识别这样的关键时刻对驾驶员发出警告或者执行一个自动刹车/规避机动。包括更高HDR灵敏度特性、消除运动伪影、更高的解晰度、更快的速度和扩展功能安全性在内，这些ADAS系统在成像性能方面的改进都已经开始出现。在未来几年内，上述技术将和一些其他预期即将广泛部署的新兴感测技术相互补充，如高性价比的远红外线（ FIR）摄像头和飞行时间（ToF ） 3D摄像头，这些创新都将能够帮助汽车制造商实现完全自动驾驶车型之长远目标。