在智能駕駛與車載顯示深度融合的今天，光電傳感器作為環(huán)境感知的核心部件，其性能直接影響車載系統(tǒng)的可靠性與安全性。然而，強(qiáng)陽(yáng)光環(huán)境下，傳感器易受近紅外光（750-1100nm）干擾，導(dǎo)致畫面偏色、對(duì)比度下降甚至誤觸發(fā)。本文將從濾光片設(shè)計(jì)與算法補(bǔ)償雙維度，解析光電傳感器抗陽(yáng)光干擾的技術(shù)路徑。

濾光片設(shè)計(jì)：光譜分流的“光學(xué)守門員”

車載攝像頭與激光雷達(dá)的濾光片需兼顧可見(jiàn)光成像與紅外信號(hào)過(guò)濾，其設(shè)計(jì)需突破傳統(tǒng)可見(jiàn)光濾光片的局限。例如，紅外截止濾光片采用“藍(lán)玻璃+干涉膜層”結(jié)構(gòu)，在可見(jiàn)光波段（380-700nm）透光率超90%，而在近紅外波段（>750nm）截止率達(dá)95%以上。這種設(shè)計(jì)可有效攔截太陽(yáng)輻射中的紅外成分，避免傳感器將紅外信號(hào)誤判為可見(jiàn)光，從而防止畫面呈現(xiàn)粉紅色或洋紅色偏色。

針對(duì)激光雷達(dá)系統(tǒng)，905nm/1550nm波段的紅外帶通濾光片通過(guò)F-P腔原理實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)波長(zhǎng)控制。以905nm濾光片為例，其中心波長(zhǎng)偏差需控制在±2nm內(nèi)，峰值透過(guò)率超90%，半帶寬（FWHM）僅8-30nm。這種設(shè)計(jì)可過(guò)濾掉環(huán)境光中的其他波段紅外干擾，確保激光雷達(dá)僅接收自身發(fā)射的特定波長(zhǎng)回波，從而提升測(cè)距精度至厘米級(jí)。

算法補(bǔ)償：智能時(shí)代的“數(shù)字護(hù)盾”

濾光片雖能攔截大部分干擾光，但復(fù)雜光照條件（如強(qiáng)光直射、陰影交替）仍需算法輔助。以下是三大核心算法策略：

1. 調(diào)制解調(diào)技術(shù)

通過(guò)高頻載波（如38kHz方波）驅(qū)動(dòng)紅外發(fā)射端，接收端采用帶通濾波器提取同頻信號(hào)。例如，在紅外反射式傳感器中，發(fā)射端以1kHz方波驅(qū)動(dòng)LED，接收端通過(guò)乘法器與參考信號(hào)相乘，再經(jīng)低通濾波提取基帶信號(hào)。此技術(shù)可將環(huán)境光（直流或低頻）與有用信號(hào)（高頻）分離，使信噪比提升20dB以上。

2. 自適應(yīng)閾值算法

針對(duì)動(dòng)態(tài)光照變化，算法可實(shí)時(shí)計(jì)算背景噪聲水平并動(dòng)態(tài)調(diào)整觸發(fā)閾值。例如，采用滑動(dòng)窗口統(tǒng)計(jì)最近10次采樣的均值與標(biāo)準(zhǔn)差，設(shè)置閾值為“均值+3×標(biāo)準(zhǔn)差”。在特斯拉Autopilot系統(tǒng)中，該算法使陽(yáng)光直射下的誤觸發(fā)率降低80%，同時(shí)保持對(duì)障礙物的快速響應(yīng)。

3. 雙通道差分技術(shù)

硬件層面采用雙傳感器結(jié)構(gòu)：通道1為帶通濾光片（接收目標(biāo)紅外信號(hào)），通道2為參考光敏二極管（監(jiān)測(cè)環(huán)境光）。算法模型為：

V

其中，

α

為環(huán)境光耦合系數(shù)（需預(yù)先校準(zhǔn)）。比亞迪的DiPilot 4.0系統(tǒng)通過(guò)此技術(shù)，在強(qiáng)光環(huán)境下仍能保持99.2%的障礙物識(shí)別準(zhǔn)確率。

技術(shù)協(xié)同：從“被動(dòng)防御”到“主動(dòng)優(yōu)化”

濾光片與算法的協(xié)同設(shè)計(jì)正推動(dòng)車載傳感器向智能化演進(jìn)。例如，蔚來(lái)ET9的激光雷達(dá)采用“納米結(jié)構(gòu)導(dǎo)光板+自適應(yīng)濾波算法”：導(dǎo)光板通過(guò)梯度分布的納米粒子實(shí)現(xiàn)光線勻化，算法則根據(jù)環(huán)境光強(qiáng)度動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波參數(shù)。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，該方案使陽(yáng)光干擾下的測(cè)距誤差從0.5m降至0.05m，系統(tǒng)功耗降低30%。

未來(lái)，隨著量子點(diǎn)材料與AI算法的融合，光電傳感器將具備“環(huán)境自適應(yīng)”能力。例如，通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)光照變化，實(shí)時(shí)優(yōu)化濾光片參數(shù)與算法策略，最終實(shí)現(xiàn)“無(wú)感式”抗干擾。這場(chǎng)由濾光片與算法驅(qū)動(dòng)的技術(shù)革命，正為智能駕駛的安全邊界筑起一道堅(jiān)不可摧的“光學(xué)+數(shù)字”防線。