智能座舱是目前各个车厂竞争的主流阵地，结合以往的工作，对目前智能座舱的硬件和软件做个总结。经验之谈，难免以偏概全，谨慎食用！

  智能座舱内外的摄像头是重要的感知传感器，在不同的场景下有不同的种类选择和组合策略，这篇文章会首先概述一下目前使用摄像头的特点，如下表所示

  以上为在智能座舱内常见使用的摄像头，这些摄像头分为两类，一部分用于舱外的感知，一部分用于舱内的感知。下面结合具体量产车型的功能进行进一步解读

  图1是特斯拉后视镜上的三个摄像头组成的模组，为鱼眼+长焦+短焦（主）的组合。在实际使用中可以解决多种极端情况。

  图2，可以看出三个摄像头成像的区别，取长补短，既可以拓宽识别的宽度，又可以延长检测的距离。这也是目前基于纯视觉自动驾驶的常规配置。

  这个案例相对来说简单点，就是利用方向盘上的摄像头进行的监测，该相机既可以使用灰度相机进行成像也可以使用短焦相机进行。无需进行不同焦段的组合，如下图3所示是该相机安装位置

  图4是我们开发中经常使用的kitti数据采集车方案，在这个方案中采用RGB+灰度相机的组合，rgb和灰度相机相互补充，研究两个相机采集的图像发现：灰度相机的细节比rgb相机更丰富。

  目前这个案例暂未发现量产车使用，一般情况下可以采用短焦相机+tof相机的组合。车主认证的难点在于安全性，也就是说要能防止其他人利用人脸图像进行车辆攻击。所以都有活体检测的过程，而且一般只能使用静默活体检测，因此必须要搭配深度相机，要不然很容易被攻破，相关的技术可以借鉴下手机上的case。下图5是融合红外，深度，rgb信息的活体攻击检测网络。

  智能座舱的算法种类繁多，随着智能化需求的增多会有更多的算法应用在智能座舱中，下面从座舱外感知，座舱内感知，交互体验三个方面来分析智能座舱的算法需求

  座舱内感知目前最为典型的系统是DMS（驾驶员监测系统）系统，此外还有手势识别等，这些大的系统下面细分成很多小的算法模块，如下图所示

  舱外感知部分主要是用于对外环境的建模，和自动驾驶的需求类似，舱外感知要能准确识别行人车辆等信息，此外还要对动态或者静态障碍物进行3d的回归。具体设计的算法如下

  这部分主要包括自然语言处理的相关应用和车机/hud交互相关的算法，自然语言在该部分的应用包括人机对话，地图导航等，在与车机的交互上则需要传感器的数据同步和标定等相关工作。具体如下图所示

  智能驾驶舱在交互和智能化上已经在最近取得了很多的进展，也存在部分需要重点突破的领域，比如智能座舱中的触觉感知。

  目前，智能座舱内的交互方式集中在视觉和听觉上。未来，智能座舱的触觉体验会成为多模态交互体验的重要一环。

  1.触觉交互，可以根据人体的压力分布，动态调成织物的软硬，提供更加舒适的乘坐环境；

  2.进行沉浸体验产品的深度开发，比如结合多屏互动的4d电影,体感游戏等；

  3.安全方面，触觉感知也有独特的应用，在发生事故时候，可利用车舱内触觉感知的信息，进行人体的碰撞保护；

  2021年4月份，麻省理工发布了一篇研究成果，团队研发了一款新型的纺织品，可以用于获取人体信息，比如监控坐姿、动作或感知外界压力等。

  同轴压阻纤维（涂有压阻纳米复合材料的导电不锈钢线被这款触觉感知产品大量使用，依靠自动化涂层技术生产而成。由于使用了固定编码完成的机械化编织技术，该功能性纤维可以被制作成大规模传感织物。就像一般的纺织品，它可以制成任意形状，能够在任意不规则形状的几何体表面适形应用，尤其在车舱内具有极大的使用空间。

  智能座舱是未来，但是技术的进步肯定会超出人类的期待。以后的智能座舱将会成为个人与世界交互的窗口之一！未来可期！