视觉传感器在智能网联汽车中的应用
智能网联汽车环境感知技术-5 车载相机
自标定算法中主要是利用相机运动的约束。相机的运动约束条件太强，因此使得其在实际中并不实用。
利用场景约束主要是利用场景中的一些平行或者正交的信息。其中空间平行线在相机图像平面上，所以很多学者研究了基于消失点的相机自标定方法。
灰度值由小到大再到小变化的转折点处。图5-19中，第1行是一些具有边缘的图像示例，第2行是沿图像水平方向
的1个剖面图，第3和第4行分别为剖面的一阶和二阶导数。第1列和第2列是阶梯状边缘，第3列是脉冲状边缘，第
4列是屋顶状边缘。实现图像的边缘检测，就是要用离散化梯度逼近函数根据二维灰度矩阵梯度向量来寻找图像灰
环境的能力
与机器学习、深度学习等人工智能加快融合
车载相机-组成
车载相机主要由光源、镜头、图像传感器、模/数转换器、图像处理器、图像存储器等组成，其主要功能
是获取足够的机器视觉系统要处理的原始图像
车载相机-组成
车载相机-分类
单目视觉传感器
按镜头与布置方式
多目视觉传感器
环视视觉传感器
车载相机-定义
灰度图像的矩阵表示
黑白图像的矩阵表示
彩色图像的矩阵表示
车载相机-图像处理
具有一定联系的、具有时间先后关系的图像称为序列图像。我们所经常看到的电视剧或电影图像主要是由
序列图像构成的。序列图像是数字多媒体的重要组成部分。序列图像是单幅数字图像在时间轴上的扩展，
可以将视频的每一帧视为一幅静止的图像。
数字图像的矩形表示
置在拍摄环境中的位置和被拍摄物体的位置。
传感器坐标系与世界坐标系可表达为
0 0 0
= 0 0 0
智能汽车传感器技术详解
智能汽车传感器技术详解随着科技的快速发展，智能汽车已经成为了汽车工业的未来趋势。
而在这其中，智能汽车的传感器技术则是实现这一目标的关键所在。
本文将详细解析智能汽车传感器技术的各个方面。
一、智能汽车与传感器的重要性智能汽车是一种具备高度智能化、自主化和网络化的汽车，它能够有效地提高驾驶的安全性、舒适性和效率。
而传感器则是实现这一目标的重要工具。
传感器能够感知和传递汽车外部和内部的信息，为驾驶者提供实时、准确的信息，从而使驾驶者能够更加安全、舒适地驾驶汽车。
二、智能汽车传感器的种类1、摄像头传感器摄像头传感器是一种基于图像处理技术的传感器，它能够通过拍摄图片和视频来感知汽车外部的环境信息。
摄像头传感器可以用于实现自动驾驶、车道偏离预警、行人识别等功能。
2、雷达传感器雷达传感器是一种利用电磁波探测目标的传感器，它能够通过发射电磁波并接收反射回来的电磁波来感知汽车周围的环境信息。
雷达传感器可以用于实现自动驾驶、碰撞预警、自适应巡航等功能。
3、激光雷达传感器激光雷达传感器是一种利用激光雷达技术探测目标的传感器，它能够通过发射激光束并接收反射回来的激光束来感知汽车周围的环境信息。
激光雷达传感器可以用于实现高精度的三维环境感知和建模，是实现自动驾驶的关键传感器之一。
4、超声波传感器超声波传感器是一种利用超声波探测目标的传感器，它能够通过发射超声波并接收反射回来的超声波来感知汽车周围的环境信息。
超声波传感器常用于实现泊车辅助、障碍物预警等功能。
5、温度传感器温度传感器是一种能够感知温度的传感器，它能够感知汽车内部和外部的温度信息，为汽车提供温度控制和报警等功能。
三、智能汽车传感器技术的主要挑战1、数据处理和解析智能汽车的传感器会产生大量的数据，如何有效地处理和解析这些数据是传感器技术面临的主要挑战之一。
同时，还需要通过算法和模型来实现对数据的分类、过滤和分析，以提取有用的信息。
2、传感器融合和互补不同的传感器具有不同的优点和缺点，因此需要将不同的传感器进行融合和互补，以提高感知的准确性和全面性。
浅谈传感器技术在汽车智能驾驶中的应用
随着计算机、电子芯片、网络通讯技术在自动控制系统的普及应用，加之能源危机、环境保护和交通智能化发展的需求，汽车技术也由传统的内燃机汽车向电动化、智能化、网联化和共享化的智能网联汽车方向发展。
传感器作为汽车感知控制部件，是实现汽车智能驾驶的关键技术，其应用类型和技术特性也随着汽车技术的变化而不断发展，传感器技术的发展将对推动智能网联汽车产业化产生决定性作用，是当前世界各国汽车产业的重要战略发展目标。
1 传感器在汽车中的应用人类通过眼睛、耳朵、皮肤等感觉器官获取外界信息，并把这些信息传递给大脑，大脑根据信息进行分析判断，然后控制我们的肌体做出反应。
汽车传感器相当于汽车的五官和皮肤，把需要检测的各类信息识别感测后，按照一定规律转换成汽车控制电脑（ECU）能接收的电信号，ECU根据这些信号进行分析处理，控制汽车的执行元件产生相应动作。
在内燃机汽车的发动机控制系统中，空气流量传感器和进气压力传感器用来检测发动机的进气量，节气门位置传感器判断发动机的工况，凸轮轴位置传感器和发动机转速传感器用来控制发动机的喷油和点火等，此外还有进气温度传感器、冷却液温度传感器、氧传感器、爆震传感器等提供信息使发动机控制系统及时调整喷油量、喷射时间、点火时刻等。
在新能源汽车的动力控制中，传感器主要用于对动力电池电压、电流和温度的监控及驱动电机的转速和相位控制，常用的传感器类型有霍尔式电流传感器，热电偶、热敏电阻和IC集成电路温度传感器，基于电磁、霍尔、光电等原理的转速传感器和相位传感器。
在汽车底盘控制系统中，传感器被大量应用在自动变速器控制、转向控制、悬架控制和制动控制中。
常用的传感器有基于电磁、霍尔、光电原理的转速传感器和车速传感器；基于光电、电位计、电感、磁浅谈传感器技术在汽车智能驾驶中的应用北京信息职业技术学院 蒋鸣雷电池内部进行加热。
5 结语质子交换膜燃料电池发动机是新能源汽车发展的重要方向之一，随着全球加快氢能源产业的布局，燃料电池产业也将迎来快速发展阶段。
视觉传感器在智能网联汽车中的应用教案
课堂教学设计表
- 1 -
板书设计
说明：任课教师可根据黑板的屏数自行进行板书设计。
- 2 -
教学内容目的、要求、方法、手段、时间分配、板书预案等
7.汽车辅助
•泊车辅助是用于停车或倒车的安全辅助装置，有手动和自动两种类型。
•主流的泊车辅助系统是由倒车摄像头和汽车监视器组成。
8.全景停车
•汽车环绕全景图像停车辅助系统包括多个安装在汽车周围的摄像头、图像采集组件、视频合成/处理组件、数字图像处理组件和车辆显示器。
这些
装置可以同时采集车辆周围的图像，对图像处理单元进行变形恢复→视图
转换→图像拼接→图像增强，最终形成车辆360°全景仰视图。
9.红外夜视系统
•汽车夜视系统采用红外线技术，结构由红外摄像头和挡风玻璃上的灯光显示系统两部分组成。
•安装这种夜视系统后，驾驶员可以像白天一样透过灯光显示系统看到道路的行驶条件。
当两辆车相遇时，可以大大减少对车前驾驶员的视力刺激，也可以提高驾驶员在雾中辨别的能力。
什么是主动红外夜视技术？什么是被动红外夜视技术
大众汽车红外夜视系统视频演示。
智能网联--试卷1
试卷代号：智能网联技术基础试题20题，共40分）1、电动化、（）、网联化和共享化是汽车发展趋势。
A 智能化B轻量化 C 国产化D节能化2、智能网联汽车传感器主要包含激光雷达、摄像头、毫米波雷达、（）、组合导航（GNSS/IMU）等。
A 单目摄像头B雷达 C 天线D超声波雷达3、智能驾驶是指由感知、（）和控制系统组成的可协助、代替人类驾驶的驾驶技术。
A 领导B 调控C终端D决策4、智能网联汽车的关键零部件主要有车载（）系统、车载雷达系统、高精度定位系统、车载互联终端、集成控制系统。
A 路由B电网C光学D声波5、智能网联汽车的共性关键技术主要有（）技术、车辆协同控制技术、数据安全及平台软件、人机交互与共驾技术、基础设施与技术法规等。
A多路信息融合B多源信息融合C多维信息融合D多条信息融合6、超声波雷达的技术参数主要有测量距离、测量精度、探测角度、工作频率和工作（）等。
A 电压B 电流C 电阻D温度7、毫米波雷达是指波长为（）的电磁波，对应的频率范围为30~300GHz。
A1~10mm B1mm C 10mm D10~100mm8、（）雷达在智能网联汽车上主要应用于自适应巡航控制系统、前向碰撞预警系统、自动紧急制动系统、盲区监测系统、变道辅助系统等。
A 激光B毫米波C超声波D电磁波9、全球车载毫米波雷达的频段选择（）频段。
A7.7~8.1GHz B81GHz C77GHz D77~81GHz 10、激光雷达主要由发射系统、接收系统以及（）处理与控制系统组成。
A 声波B 信源C信号D光波11、（）传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模-数转换器、图像处理器、图像存储器等组成。
A摄像头B视觉C听觉D触觉12、（）传感器在智能网联汽车上的应用是以摄像头方式出现的，一般分为单目摄像头、双目摄像头、三目摄像头和环视摄像头。
A 霍尔B超声波C视觉D激光13、智能网联汽车主要包含三种网络，即以车内总线通信为基础的车内网络，也称（）；以短距离无线通信为基础的车载自组织网络；以远距离通信为基础的车载移动互联网络。
《智能网联汽车技术概论》课后习题 - 第二章-视觉传感器在智能网联汽车中的应用
第二章视觉传感器在智能网联汽车中的应用1/ 3本章小结本章的学习目标你已经达成了吗？请通过思考以下问题的答案进行结果检验。
序号问题自检结果1 简述视觉传感器在智能网联汽车中的作用视觉传感器又称为成像装置或摄像装置，是智能车辆路径识别模块中摄像头的重要组成部分，可以检测可见光、紫外线、X射线、近红外光等，实现视觉功能的信息采集、转换和扩展，提供可视化、真实、多级、多内容的视觉图像信息。
2 简述单目视觉传感器的工作原理及特点单目传感器的工作原理是先识别后测距，首先通过图像匹配对图像进行识别，然后根据图像的大小和高度进一步估计障碍物和车辆移动时间。
特点：具有成本低、帧速率高、信息丰富、检测距离远等优点，但易受光照、气候等环境影响，缺乏目标距离等深度信息，对目标速度的测量也不够可靠。
3 简述双目视觉传感器的工作原理及特点双目视觉传感器的工作原理是先对物体与本车辆距离进行测量，然后再对物体进行识别。
特点：双目摄像头兼具了图像和激光测量的特点，也有自身安装、标定和算法方面的挑战。
在实际应用中，双目摄像头可以获取的点云数量远多于激光雷达，但是要强大的算法适配才能进一步做出分类、识别和目标跟踪，同时也需要具有较强计算力的嵌入式芯片，才能使其优势得到发挥。
4 简述红外视觉传感器的工作原理及特点红外视觉传感器的工作原理是通过能够透过红外辐射的红外光学系统，将视场内景物的红外辐射聚焦到红外探测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可供人眼观察的视频图像。
特点：红外夜视系统是视觉传感器一个独特的分支，图像处理算法在处理远红外夜视图像过程中依然能够发挥作用，因此红外夜视系统能够像可见光摄像头一样，获取环境中的目标大小和距离等信息，对光照不足条件下对基于可见光的视觉传感器的应用是一种有效补充。
5 智能网联汽车中图像识别的典型应用都有哪些？智能网联汽车中图像识别的典型应用包括对车牌、道路边界、车道线、交通信号、交通标志、3/ 3。
智能网联汽车环境感知技术与应用
什么是智能网联汽车的环境感知技术？
4.环境感知器的配置
在选择环境感知传感器 时，一般需要综合考虑 多个方面的属性，结合 这些属性参数和不同等 级的自动驾驶功能实现 需求，从多种传感器中 综合考虑加以选取。
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什么是视觉传感器？视觉传感器在智能网联汽 车上有哪些实际应用？
视觉传感器属于“被动型”环境感知传感器。
3.激光雷达
（3）激光雷达的测距原理 在车载激光雷达应用领域，重点关注的是激光雷达的结构、测量性能、成本等， 主要分为多线旋转式激光雷达和固态激光雷达（应用前景更广阔）两大类。
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什么是雷达？雷达在智能网联汽车上有哪 些实际应用？
3.激光雷达
（4）激光雷达的优缺点和应用-优缺点 优点： 探测范围广；分辨率高；信息量丰富；可全天候工作。 激光主动探测，不依赖于外界光照条件或目标本身的辐射特性，它只需发射自 己的激光束，通过探测发射激光束的回波信号来获取目标信息。 缺点： 与毫米波雷达相比，产品体积大，成本高；无法识别交通标志和交通信号灯。
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什么是雷达？雷达在智能网联汽车上有哪 些实际应用？
3.激光雷达
（4）激光雷达的优缺点和应用-应用
激光雷达能够精确地还原环境，使得车辆提取环 境中的目标特征成为可能。激光雷达可以用于车 道线检测、目标分类与运动跟踪，以及通过环境 特征匹配进行的 高精度定位等感知手段。
因此，激光雷达可以提供的功能非常全面，是目前自动驾驶车辆研究阶段必不 可少的关键传感器。它能够提供高精度地图建图、高精度定位、环境中复杂物 体的识别与跟踪等环境理解能力，为车辆控制系统的正确决策提供指导。
毫米波雷达（传感器）是工作在毫米波频 段的雷达。
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什么是雷达？雷达在智能网联汽车上有哪 些实际应用？
走进智能网联汽车环境感知技术
⾛进智能⽹联汽车环境感知技术环境作为智能⽹联汽车的基础，同时也是智能驾驶的四⼤核⼼技术（环境感知、精确定位、路径规划和线控执⾏）之⼀，环境感知技术利⽤传感器获取道路、车辆位置和障碍物信息，并将这些信息传输给车载控制中⼼，为智能⽹联汽车提供决策依据，是智能驾驶汽车的“通天眼”。
感知环境感知技术应⽤在智能⽹联汽车的各个⾓落环境感知系统组成环境感知系统由信息采集单元、信息处理单元和信息传输单元组成。
系统基于单⼀传感器、多传感器信息融合或车载⾃组织⽹络获取周围环境和车辆的实时信息，经信息处理单元根据⼀定算法识别处理后，通过信息传输单元实现车辆内部或车与车之间的信息共享。
常见的环境感知传感器有超声波传感器、毫⽶波雷达、激光雷达和视觉传感器等，各传感器的原理和特点不同，在环境感知技术中的使⽤也不同。
超声波传感器超声波传感器也称超声波雷达,它利⽤超声波的特性研制⽽成。
超声波发射器发出的超声波脉冲,经媒质传到障碍物表⾯,反射后通过媒质传到接收器,测出超声脉冲从发射到接收所需的时间,根据媒质中的声速,求得从探头到障碍物表⾯之间的距离。
超声波传感器原理⾃动泊车辅助系统中，安装在前后保险杠的8个UPA（⽤于探测周围障碍物）和安装在左右侧的4个ALA（⽤于测量停车位的长度）共同作⽤，完成⾃动泊车辅助。
○UPA，⼜叫PDC传感器，安装在汽车前后保险杠，⽤于探测汽车前后障碍物，探测距离15~250cm。
○APA，⼜叫PLA传感器，安装在汽车侧⾯，⽤于测量停车位长度，探测距离30~500cm。
毫⽶波雷达毫⽶波雷达是⼯作在毫⽶波频段的雷达，通过发射源向给定⽬标发射毫⽶波信号,并分析发射信号时间、频率和反射信号时间、频率之间的差值,可以精确测量出⽬标相对于雷达的距离和运动速度等信息。
毫⽶波雷达特点优点○探测距离远：最远可达250m○响应速度快○适应能⼒强：不受颜⾊、温度影响，穿透⼒强缺点○覆盖区呈扇形，有盲点区域○⽆法识别道路标线、交通标志和交通信号在智能⽹联系统中，通常同时使⽤近距离雷达（SRR）、中距离雷达（MRR）和远距离雷达（LRR），以满⾜不同距离范围的探测需要，实现辅助驾驶功能。
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• 请说说基于霍夫变换的车道线检测的原理是什么？ • 请问什么是基于仿射变换的车道线检测？ • 什么是基于边缘点拟合的车道线检测？
• 请说说车道线跟踪的原理是什么？
• 2.语义分割
• 语义分割是指图像处理算法试图从语义 上理解图像中每个像素的角色，该物体 是汽车还是其他分类的物体，除了识别 人、路、车、树等，我们还必须确定每 个物体的边缘，需要使用语义分割模型 来对物体做出像素级的分割，并通过语 义形式提供物体的特征和位置等信息。
20米以外，很难缩小视差的范围。采用高像素摄像 头和较好的算法可以提高测距性能，双目摄像头间 距越小，测距镜头之间的距离越近，探测距离越大 ，镜头间距越大，探测距离越远。
单目视觉传感器的原理和特点
• 智能网联汽车传感系统是一个多传感器的复杂系统。使用单目摄像头是一种很好的方法，但是单目摄像 头依赖大量训练样本、特征提取过程难以观测和调整等。由于传感器的物理特性，摄像头测距精度远低 于激光雷达和多普勒雷达。因此在实际应用中，需要结合激光雷达和多普勒雷达等其他传感器进行探测 ，这些传感器在各自的约束条件下能够发挥各自最优的性能，各类传感器的融合将大大提高目标检测的 精度。
驾驶汽车拥有三个前视摄像头，三个后视摄像头 ，两个侧视摄像头，12个超声波雷达和一个安装 在车身上的前毫米波雷达。
视觉传感器在智能网联汽车中的实际应用
• 智能驾驶汽车的视觉传感器可实现车道偏离警告、前方碰撞预警、行人碰撞预 警、交通标志识别、盲点监控、驾驶人注意力监控、全景停车、停车辅助和车 道保持辅助等功能。
01
• 视觉传感器种类与原理
视觉传感器的基本认识
• 1.车载摄像头的功能
• 请说说智能网联汽车上的摄像头各有什么功能？ • 单目传感器的工作原理是先识别后测距，首先通过
图像匹配对图像进行识别，然后根据图像的大小和 高度进一步估计障碍物和车辆移动时间。 • 双目视觉传感器的工作原理是先对物体与本车辆距 离进行测量，然后再对物体进行识别。 • 由于夜间可见光成像的信噪比较低，从而导致视觉 传感器夜间成像的难度增大，而远红外系统在这个 时候就能发挥自身独特的优势。
单目视觉传感器的原理和特点
• 请说说单目传感器的工作原理是什么？
• 目前的ADAS可识别40米～120米的范围，未来将 达到200米或更多。单目摄像头的视角越宽，可以 检测到的精确距离长度越短，视角越窄，检测到的 距离越长。
单目视觉传感器的原理和特点
• （2）双目摄像头
• 请说说双目摄像头的工作原理是什么？ • 双目望远镜在20米范围内具有明显的测距优势，在
双目视觉传感器的原理和特点
• 请说说双目视觉系统在应用上有哪些不足？ • 争对双目视觉系统的不足，通常采用哪些技术来补
充？
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 请说说电磁波的特征有哪些？
• 基于红外热成像原理，通过能够透过红外辐射的红外光学系统，将视场内景物的红外辐射聚焦到红外探 测器上，红外探测器再将强弱不等的辐射信号转换成相应的电信号，然后经过放大和视频处理，形成可 供人眼观察的视频图像。
智能网联汽车技术
V2X ICV
Landar
5G
——冷却系统 ——视觉传感器在智
HD Map 能网联汽车中的应用
学习目标
1 熟悉视觉传感器的种类
2 了解单目视觉传感器的原理和特点
3 了解双目视觉传感器的原理和特点
4 了解红外夜视视觉传感器的原理和特点
5
了解智能网联汽车领域中的图像处理方法及 应用
6 熟悉视觉传感器在智能网联汽车中的应用
特征分类
匹配
完全识别
交通识别信 息
车牌
道路边 界
车道线
交通信 号
交通标 志
车辆/行 人
自由行 驶空间
• 视觉传感器将通过数字化的图像对环境信息编码， 编码的目的是使信息可以被计算机处理。典型的图 像编码格式有灰度、RGB、CMYK等，根据颜色编 码、图像属性、分辨率、压缩方式等特征，一些标 准的图像格式如BMP、JPG（JPEG）、PNG、 TIF、GIF、PCX、TGA、EXIF、FXP等被定义， 用于标准化和结构化图像的存储，以及在网络、各 类操作系统和算法中的传播与使用图像。
• 3.立体视觉与场景流
• 立体视觉是双眼观察景物能分辨物体远近形态的感 觉。
• 立体视觉的目的在于重构场景的三维几何信息。 • 用作立体视觉研究的图像在时间、视点、方向上有
很大的变动范围，直接受所应用领域的影响。立体 视觉的研究主要集中在三个应用领域中，即自动测 绘中的航空图片的解释，自主车的导引及避障，人 类立体视觉的功能模拟。 • 在立体视觉的应用领域中，一般都需要一个稠密的 深度图。 • 场景流是空间中场景运动形成的三维运动场。
红外夜视视觉传感器的原理和特点
• 红外夜视可以分为主动和被动两种 类型。请说说这两种红外夜视类型 有什么不同？
• 红外夜视系统是视觉传感器一个独特的分支，图 像处理算法在处理远红外夜视图像过程中依然能 够发挥作用，因此红外夜视系统能够像可见光摄 像头一样，获取环境中的目标大小和距离等信息 ，对光照不足条件下对基于可见光的视觉传感器 的应用是一种有效补充。
• 语义分割是无人车驾驶的核心算法技术，车载摄像头，或者激光雷达探查到图像后输入到神经 网络中，后台计算机可以自动将图像分割归类，以避让行人和车辆等障碍。
• 语义分割的原理
• 原始图像经过深度学习网络进行逐层特征提取、像 素级分割、特征识别、语义标注等过程，实现对图 像中各类目标的识别、分类、语义信息标注，为智 能网联汽车更丰富功能的实现，提供更多、更全面 的环境信息。
• 随着人工神经网络的发展和图像识别等相关数据集容量的不断增加、GPU等并行数据处理芯片的广泛应 用，使得多层神经网络训练并提取特征成为可能，神经网络逐层提取图像矩阵中的数学特征、层间递进 地组合为全局特征、最终实现面向计算的特征提取。
• 多层神经网络前端网络层本质上是计算边缘梯度和其他简单的操作，类似人工特征的设计；后端网络层 将局部模式组合成更全局的模式。
• 立体视觉一般有哪三类实现方式？请详细说明？
• 4.视觉里程计算法
• 视觉里程计算法的一个非常重要的特点是它只关心局部运动，而且大部分时间是指两个时刻之间的运动 。当以一定的时间间隔采样时，可以估计运动物体在每个时间间隔内的运动。由于该估计值受噪声的影 响，故将前一时刻的估计误差加入后一时刻的运动，会产生误差累计。
• 请说说卷积神经网络提取图像特征实现视觉识别的基本原理是什么？
层次化的特征学习（即网络参数确定）
根
据
图
原
像
始
中
图
的
像
特
标
• 1.车道检测
• 车道由圆弧、直线、与曲线构成，缓和曲线由不同 曲率（例如螺旋曲线）的圆弧连接过渡段或直线连 接过渡段，车道与路面车辆的几何模型元素包括车 道曲率、弧长、偏航角等。
双目视觉传感器的原理和特点
• 请说说双目仿生学原理。
双目视觉传感器的原理和特点
• 双目摄像头的优点有哪些？ • 双目摄像头可以在不识别目标的情况下获得深度距
离数据。 • 从理论上讲，立体摄像头的误差可以小于1%，特
别是在单目摄像头配备毫米波雷达等传感器后，可 以达到类似的精度，可以满足L1、L2和部分L3场景 的功能要求。
• 请说说各有什么特点？ • 请说说涂在CCD表面的硅半导体光敏元件的主要作
用是什么？
线阵CCD
线阵CCD
面阵CCD
面阵CCD
视觉传感器的基本认识
• 汽车ADAS摄像头作用有哪些？
操控 方式
横向
纵向
预警功能
车道偏离警 告
前车碰撞警 告
行人碰撞警 告
--
控制功能 车道保持功
能
紧急刹车功 能
自适应巡航
视觉传感器的基本认识
• 请说说根据汽车摄像头模块的不同分为哪几种摄像 头？
• 根据汽车摄像头模块的不同，目前使用的摄像头分 为单目摄像头、双目摄像头和红外摄像头。
• 为了完成ADAS任务，视觉规划通常需要测量车辆 与前方障碍物之间的距离并识别障碍物，除了单目 与双目，还有多个摄像头平台。
• 考虑到周围环境和远距离目标检测，还有一些情况 下使用远摄和广角摄像头来匹配ADAS主摄像头， ADAS功能叠加在观察平台上。
• 5.目标跟踪
• 目标跟踪是指系统跟踪特定场景中感兴趣的一个或 多个特定对象的过程，目标跟踪在无人驾驶领域很 重要，一方面可以提高后续检测的准确性，另一方 面能够对目标的运动状态进行跟踪。
• 根据观测模型，目标跟踪算法可分为两类：生成算 法和判别算法。生成算法利用生成模型来描述目标 表面特征，并使重构误差最小化来搜索目标；判别 算法又称检测跟踪算法，通过区分待识别目标和道 路、天空等背景，将待识别目标提取并进行跟踪。
视觉传感器的基本认识
• 图像传感器又称成像装置或摄像装置，请说说原理是什么？
• 图像传感器是摄像头的重要组成部分，可以检测可 见光、紫外线、X射线、近红外光等，实现视觉功 能的信息采集、转换和扩展，提供视觉、真实、多 级、多内容的视觉图像信息。
视觉传感器的基本认识
• CCD图像传感器可分为两类：一类用于获取线阵图 像，称为线阵CCD；另一类用于获取表面图像，称 为面阵CCD。
• 在汽车智能驾驶中，通过不同焦距和不同仰角的摄 像头，可以获得不同位置的交通标志、信号灯和各 种道路标志的检测和识别能力。
• 智能网联汽车领域图像处理方 法
计算机视觉技术原理
• 智能网联汽车中使用的图像处理方法算法主要来源 于计算机视觉中的图像处理技术。
计算机视觉 识别流程
图像输入
预处理
特征提取
• 因此多个单目视觉传感器的组合方案在智能网联汽 车领域也得到了广泛的应用。