[人工智能]学习笔记13--环境感知传感器技术之摄像头

本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》，笔者不是自动驾驶领域的专家，只是一个在探索自动驾驶路上的小白，此系列丛书尚未阅读完，也是边阅读边总结边思考，欢迎各位小伙伴，各位大牛们在评论区给出建议，帮笔者这个小白挑出错误，谢谢！
此专栏是关于《自动驾驶技术概览》书籍的笔记。

2.环境感知传感器技术之摄像头

2.1 摄像头工作原理及优缺点

2.1.1 摄像头工作原理

1. 采集图像，将图像转换为二维数据；
2. 对采集的图形进行模式识别，通过图像匹配算法识别行驶过程中车辆、行人、交通标志等；
3. 依据目标物体的运动模式或使用双目定位技术，以估算目标物体与本车的相对距离和相对速度；

2.1.2 摄像头优缺点

1. 摄像头可以获得最接近人眼获取的周围环境信息；
2. 现在摄像头技术比较成熟，成本降低；
3. 但基于视觉的感知技术受光线、天气影响较大，在恶劣天气和类似于隧道内的昏暗环境中其性能难以得到保障；
4. 物体识别基于机器学习资料库，需要的训练样本非常大，训练周期长，难以识别非标准障碍物；
5. 广角摄像头的边缘畸变，得到的距离准确度较低；

2.2 摄像头在自动驾驶领域的应用

在无人车上使用的摄像头主要有：单目摄像头、双目摄像头、环视摄像头；

2.2.1 单目摄像头

1. 单目摄像头一般安装在前挡风玻璃上方，用于探测车辆前方环境，识别道路、车辆、行人等；
2. 单目摄像头工作原理：
   1. 通过图像匹配进行目标识别；
   2. 通过目标物在图像中大小估算目标距离；
3. 单目摄像头的技术难点：在于模型用到的机器学习算法的智能程度或模式识别的精度。

2.2.2 双目摄像头

1. 双目摄像头工作原理：
   1. 通过对两幅图像视差的计算，直接对前方景物进行距离测量；
   2. 依靠两个平行布置的摄像头产生的视差，找到同一物体所有的点，依赖精确的三角测距，即可算出摄像头与前方障碍物的距离，实现更高的识别精度和更远的探测范围；
2. 双目摄像头的技术难点：在于双目标定及双目定位；
3. 双目特点：
   1. 双目摄像头没有识别率的限制，无须先识别再测量；
   2. 直接利用视差计算距离精度更高；
   3. 无须维护样本数据库；
   4. 但对安装精度和设备刚性有较高的要求；
   5. 测距算法不依赖检测算法，对障碍物类型不依赖；
   6. 处理规则性物体容易出现错误；
   7. 双目视觉方案对硬件要求更高；

2.2.3 环视摄像头

环视摄像头一般至少包括4个，安装在汽车前后左右侧，实现360°环境感知，难点：在于畸变还原与图像间的对接；
根据摄像头安装位置的不同，主要分为：前视、环视、后视、侧视、内置；
实现全部自动驾驶功能至少安装6个以上摄像头。

1. 前视摄像头：一般采取55°左右的镜头得到较远的有效距离；
2. 环视摄像头：使用广角摄像头，通常在车辆四周安装4个摄像头进行图像拼接形成全景视图，通过辅助算法实现道路感知；
3. 后视摄像头：采用广角或鱼眼摄像头，主要倒车后视使用；
4. 侧视摄像头：一般使用两个广角摄像头，完成盲点检测等工作，侧视功能在某些自动驾驶方案中，使用超声波雷达代替；
5. 内置摄像头：使用广角摄像头，安装在汽车内后视镜处，实现驾驶过程中对驾驶员进行监控，及时对驾驶员状况发出提醒；

2.3 车载摄像头的性能要求

为保证车载摄像头在复杂运动路况环境下采集到稳定数据，摄像头要求：

1. 高动态范围。
   在较暗环境及明暗差异较大时，仍能实现识别，要求摄像头具有高动态的特性。
2. 中低像素。
   为降低对图像处理器的性能要求，摄像头像素不需要非常高，30万~120万像素可以满足要求。
3. 角度要求。
   对于环视和后视，一般采用135°以上的广角镜头，前置摄像头一般采用55°范围。
4. 温度要求。
   要求摄像头能在-40~80°C的环境下工作。
5. 防磁抗震。
   汽车启动时产生极高的电磁脉冲，车载摄像头必须具备极高的防磁抗震性能。
6. 较长的使用寿命。
   车载摄像头的寿命要求至少满足8~10年的稳定工作。