Systemy noktowizyjne i kamery termowizyjne w samochodach

Technologie oświetlenia i widoczności
Autor: Lütfi Mete Odabaşı
Utworzenie: 11 Październik 2026

Systemy noktowizji termalnej stają się kluczową warstwą bezpieczeństwa w zapobieganiu wypadkom z udziałem pieszych, wykrywając ciepło ciała pieszych i zwierząt nawet w całkowitej ciemności, do której nie dociera światło reflektorów.

Udostępnij tę stronę

System nocnego widzenia, w ciemności, której reflektory pojazdu nie są w stanie prześwietlić; to zestaw kamery termalnej, która wykrywa ciepło emitowane przez pieszych, zwierzęta i pojazdy oraz wyświetla ich obraz na ekranie. Systemy te działające na czujnikach dalekiej podczerwieni (LWIR) wytwarzają obraz nawet w zupełnej ciemności i stają się coraz bardziej krytyczną warstwą bezpieczeństwa, szczególnie w zapobieganiu nocnym wypadkom z pieszymi.

Najważniejsze informacje

Termiczne kamery LWIR działają w paśmie 8-14 µm i wytwarzają obraz w zupełnej ciemności.
Mercedes-Benz oświetla drogę bliską podczerwienią, a BMW skanuje ją pasywnie pod kątem ciepła.
Aktywne systemy bramkowane (gated) oferują zasięg 250 m i wykazują wysoką skuteczność w deszczu i śniegu.
Pojazd testowy AEB z fuzją termalną pomyślnie przeszedł wszystkie warunki testowe, w tym scenariusze nocne; trzy systemy AEB w modelach z 2024 roku natomiast zawiodły w co najmniej jednym scenariuszu nocnym.
Około trzy czwarte śmiertelnych ofiar wśród pieszych ginie w ciemności.

Będę szczery: nocne widzenie wśród technologii samochodowych nadal wygląda trochę jak superbohater. W tej ciemnej przestrzeni, do której nie sięga światło reflektorów, "widzi" ciepło ciała pieszego lub jelenia wyrwanego na środek drogi. Jak to w ogóle działa? Ciepło to przecież nie światło... I właśnie tutaj leży sedno sprawy: kamera termalna odczytuje nie światło, lecz ciepło. Przyjrzyjmy się stronie inżynieryjnej.

Jak działa kamera termalna wewnątrz pojazdu?

Każdy obiekt - ty, ja, krowa, ten niespokojny kot malujący samochód, sama droga - emituje promieniowanie podczerwone w zależności od swojej temperatury. Kamera termalna łapie dokładnie to: nie odbite światło widzialne, lecz emitowane różnice temperatur. Przekształca te dane cieplne w widoczny obraz. Oznacza to, że w ciemności latarka jest zbędna; obiekt sam w sobie już "świeci". Ideę można ująć tak: wszystko na świecie, dopóki da się zmierzyć jego temperaturę, jest niewidzialną mapą, a kamera termalna rysuje tę mapę na swoim ekranie.

Gwiazdą strony motoryzacyjnej jest LWIR, czyli podczerń długofalowa. Te czujniki zazwyczaj działają w paśmie 8-14 µm (niektóre źródła podają zakres 7,5-12 µm) i dokładnie pokrywają się z długością fali ciepła emitowanego przez ludzkie ciało. Dlatego działa w zupełnej ciemności, nie jest zakłócana przez oślepiające światło jadących z przeciwka reflektorów, wytrzymuje odblask słońca i continues to działać we mgle i dymie. Dla bardzo gorących obiektów, takich jak układ wydechowy ciężarówki czy blok silnika, istnieje też pasmo MWIR (3-5 µm), ale w pojazdach produkcyjnych jest ono praktycznie nieużywane.

Drugą drogą są systemy aktywne: wykorzystujące bliską podczerwień (NIR). Nie działają pasywnie, lecz jak "latarka" - własnymi źródłami światła podczerwonego oświetlają drogę i odczytują światło odbite od obiektów. NIR mieści się w paśmie około 0,75-1,4 µm i wymaga oświetlacza (projektora). Dlatego jest bardziej wrażliwy na olśnienie i ma bardziej ograniczony zasięg. Klasyczne porównanie "trzymania latarki w ciemności" działa tu wprost: im mocniejsza latarka, tym dalej widzisz, ale jasne światło z przeciwka może Cię oślepić.

Systemy bramkowane (gated): Broń Przeciw Deszczowi i Śniegowi

Istnieje szczególny rodzaj aktywnych systemów NIR: systemy bramkowane. Tutaj źródło światła nie świeci ciągle; wysyła światło impulsami (pulse), a kamera działa w synchronizacji z tymi impulsami. Oznacza to, że kamera „otwiera bramę", czekając dokładnie na czas, w którym światło pokonuje określony dystans tam i z powrotem - odczytuje odbicia tylko z tego zakresu, ignorując wczesne odbicia pochodzące od kropli deszczu lub płatka śniegu przed nią. Wynik: zasięg około 250 m i wysoka wydajność w deszczu i śniegu. Ten mechanizm zmniejsza problem rozpraszania wstecznego (backscatter), który psuje obraz we mgle i podczas deszczu.

BMW, Mercedes-Benz i Audi: Trzy różne filozofie

Podejście producentów do widzenia nocnego jest dość zróżnicowane. I ta różnica wynika właśnie z opisanego powyżej podziału na NIR/LWIR. BMW stosuje system pasywny: za pomocą technologii dalekiej podczerwieni skanuje ciepło na drodze, niczego nie oświetlając. Mercedes-Benz robi dokładnie odwrotnie: używa reflektorów oświetlających drogę bliską podczerwienią, w systemie działają migające i kierunkowe światła. Audi oferuje rozpoznawanie pieszych i zwierząt za pomocą kamery termicznej opartej na FLIR; obraz jest nakładany na ekran kierowcy. W niezależnych testach porównujących te trzy systemy pierwszeństwo Audi zaskoczyło nawet testerów.

Systemy znajdują się zazwyczaj w segmencie premium: Night Vision od BMW dostępne jest w Serii 7, Serii 5, X5 i X6; Night View Assist Mercedesa w Klasie S i Klasie E; a Night Vision Assistant Audiego w modelach takich jak A6 i A7. Ciekawy szczegół: komponenty widzenia nocnego Rolls-Royce'a są takie same jak w systemach Audi, BMW i Cadillaca. Systemy premium widzenia nocnego są wyceniane w przedziale około 2000-2500 dolarów.

Marka	System	Technologia	Podejście
BMW	Night Vision	Daleka podczerwień (LWIR)	Pasywne skanowanie ciepła, bez oświetlania
Mercedes-Benz	Night View Assist	Bliska podczerwień (NIR)	Oświetlanie drogi reflektorami
Audi	Night Vision Assistant	Kamera termiczna oparta na FLIR	Rozpoznawanie pieszych/zwierząt, nakładanie na ekran

Yazılım i algorytmy: Rozpoznawanie pieszych, zwierząt i pojazdów

Kamera tworzy piękny obraz termiczny, ale kierowca nie jest w stanie natychmiast go zinterpretować. Właściwą pracę wykonuje oprogramowanie - klasyfikuje sygnatury cieplne na obrazie termicznym i oznacza je jako „to jest pieszy", „to jest zwierzę", „to jest pojazd". klasyfikuje sygnatury cieplne na obrazie termicznym i oznacza je jako „to jest pieszy", „to jest zwierzę", „to jest pojazd". Na pomoc przychodzą uczące się detektory obiektów; wyjścia niechłodzonych czujników opartych na mikrobolometrach mogą być przetwarzane za pomocą modeli takich jak Fast R-CNN. Jeden z największych graczy w branży oferuje pakiety oprogramowania do detekcji/śledzenia trajektorii/fuzji sensorów wraz z darmowym zbiorem danych składającym się z ponad 26 000 oznaczonych obrazów termicznych i widzialnych.

Kwestia progu detekcji to natomiast ciekawy problem równowagi: niezależnie od tego, jak czułe jest oprogramowanie, tym więcej rzeczy oznacza jako "zagrożenie", ale wtedy rośnie liczba fałszywych alarmów. Fakt, że system Audi nie wykrywa obiektów mniejszych niż łoś, jest wynikiem tego kompromisu - mniejsze cele mają słaby sygnał cieplny i są trudne do wykrycia z dużej odległości. Strona sprzętowa również dojrzewa: opracowano kamery LWIR odporne na warunki automotive (od -40 °C do +85 °C), bez migawki. A ostatnim krokiem jest certyfikat bezpieczeństwa funkcjonalnego: ogłoszono pierwszą kamerę ADAS LWIR o poziomie ASIL-B, rozdzielczości 640×512 i ochronie IP6K9K. Oznacza to, że kamera termowizyjna przestaje być "luksusowym dodatkiem", a zaczyna być oficjalnym ogniwem łańcucha bezpieczeństwa. Fakt, że w przeszłości dostarczono czujniki termowizyjne ponad milionowi pojazdów, pokazuje skalę.

Czy termowizja naprawdę zwiększa bezpieczeństwo?

Krótka odpowiedź: tak, ale trzeba zrozumieć dlaczego. Ciemność jest największym wrogiem bezpieczeństwa pieszych. Około 18% zgonów pieszych dotyczy pieszych, a zgony zdarzają się głównie po ciemku; roughly trzy czwarte zgonów pieszych następuje w nocy. I właśnie w tym momencie wchodzi do gry kamera termowizyjna, ponieważ w każdych warunkach oświetleniowych potrafi rozpoznać sygnały cieplne pieszych i zwierząt.

Potwierdzają to również liczby. Testowy pojazd z automatycznym hamowaniem awaryjnym (AEB) z fuzją termowizyjną przeszło wszystkie dzienne i nocne warunki nowego przepisu federalnego (FMVSS No. 127), w tym scenariusze nocne; natomiast trzy systemy AEB modelu 2024 testowane w tym samym programie zawiodły w jednym lub większej liczbie scenariuszy nocnych. W tych samych testach z fuzją termowizyjną pojazd zatrzymał się przed pieszym celem Euro NCAP we wszystkich sześciu scenariuszach, we wszystkich 35 warunkach łącznie. Dane IIHS są również uderzające: AEB dla pieszych zmniejsza wypadki z pieszymi o 27% przy wszystkich poziomach dotkliwości i o 30% w kategorii wąskiej. Ale tu jest problem - te systemy mogą zawodzić w ciemności. Dostępne są też pozytywne dane badawcze wskazujące, że aktywowane automatycznie systemy noktowizji poprawiają bezpieczeństwo pieszych.

Strona regulacyjna również porusza się w tym kierunku: przepis federalny, sfinalizowany w 2024 roku, czyni obowiązkowym automatyczne hamowanie awaryjne, w tym AEB dla pieszych działające za dnia i w ciemności; szacowana roczna korzyść to co najmniej 360 istnień. Przepis stoi w obliczu wyzwań prawnych i ostateczny harmonogram jest niepewny, ale kierunek jest jasny: systemy wykrywania działające również w ciemności będą stopniowo stawać się obowiązkowe. A kamera termowizyjna to dokładnie technologia, która wypełnia tę lukę.

Granice: Gdzie kamera termowizyjna ma trudności?

Nie zakładajmy, że termowizja jest "doskonała w każdej sytuacji". LWIR radzi sobie świetnie w całkowitej ciemności, jest mocny przeciwko oślepianiu reflektorami, średnio dobry w mgle i dymie. Ale ulewny deszcz, gęsta mgła wodna z rozprysku i źródła o bardzo wysokiej radiancji mogą zakłócić obraz termiczny. Nie widzi wyraźnie przez szkło ani powierzchnie odblaskowe - dlatego patrzy nie przez przednią szybę, lecz zazwyczaj przez własne szkło w grillu. Małe lub słabo nagrzane cele są trudne do wykrycia z dużej odległości. A koszty wciąż są wysokie; prawdziwa skala przyjdzie, gdy ta technologia trafi do modeli ekonomicznych.

Z drugiej strony mgła nie jest tak dużą przeszkodą, jak się sądzi: w warunkach gęstej mgły (zasięg widoczności 15±4 m) kamera LWIR wykazywała lepszą skuteczność w wykrywaniu pieszych niż NIR i SWIR. Światła nadjeżdżających z przeciwka pojazdów również nie wpływają na kamery LWIR. LiDAR może natomiast tracić skuteczność w deszczu, mgle i kurzu; radar jest mocny nocą, ale prawdziwy wkład kamery termalnej to klasyfikacja i wykrywanie ciepłych istot żywych - to znaczy to, co radar nazywa "coś tam jest", kamera termalna precyzuje jako "to jest człowiek".

Przyszłość widzenia nocnego: Ku pakietom czujników autonomicznych

Widzenie nocne z czujnikami termalnymi pojawiło się po raz pierwszy w seryjnie produkowanych samochodach około 20 lat temu. Od tamtej pory technologia wykrroczyła poza ekrany kierowcy; teraz znajduje się w pakietach czujników pojazdów autonomicznych. Jednym z najnowszych przykładów: Zeekr nawiązał współpracę z firmą zajmującą się obrazowaniem termalnym, aby wzmocnić widzenie nocne w modelu 9X (sierpień 2025). Trendy na 2026 rok to analityka wspomagana sztuczną inteligencją oraz wielopasmowe systemy termalne.

Rynek rośnie, ale liczby z badań rynkowych znacznie się od siebie różnią; dla rynku systemów noktowizji istnieją prognozy na 2026 rok wahające się od około 3,7-5 miliardów dolarów, a na początku lat 30. oczekuje się przekroczenia progu 10 miliardów dolarów. Różnice w takich prognozach zależą od tego, jak definiuje się rynek - nie jest jasne, które systemy uznaje się za "widzenie nocne". Rynek detektorów podczerwieni, przy szerszym obrazie, był wart w 2025 roku 6,34 miliarda dolarów, a przewiduje się, że w 2032 roku osiągnie 10,50 miliarda dolarów.

Odpowiedzmy też na często zadawane pytanie: czy kamera termalna zastąpi inne czujniki w ADAS? Nie. To uzupełniająca warstwa dla radaru, lidaru i kamery widocznej - każdy czujnik jest mocny w innych warunkach. I nie tylko dla pojazdów autonomicznych; w pojazdach z kierowcą wzmacnia system AEB dla pieszych i właśnie tu koncentruje się krótkoterminowa presja regulacyjna. Czy uważasz, że następnym krokiem będzie wyjście kamery termalnej z segmentu premium i wejście jako standardowe wyposażenie do każdego samochodu? Moim zdaniem ten dzień nie jest daleko.