摄像头之自动驾驶中的应用

1.介绍

摄像头是自动驾驶核心传感器，是实现自动驾驶众多规划、控制的基础，相比于激光雷达和毫米波雷达，最大的优势在于可以识别车辆周边的环境信息和纹理信息，能够“看到”目标的类型、信号灯的颜色等，类似于人类的眼睛，硬件成本也比激光雷达和毫米波低很多。

2.工作原理

摄像头是将光学组件获得的光信号，投射到图像传感器上，完成由光信号到电信号的转换，然后再转换为数字图像信号，最后进行信号的算法处理。基于图像数据从而实现感知车辆周边路况的功能，实现如车辆、行人、车道线、交通标识物的检测、距离估计等模块。摄像头主要组成部分是光学组件、CMOS传感器、DSP、模组组装及其他部件。摄像头在获取数字信号后，通过串行器进行编码，然后通过LVDS(FPD和GMSL）或者其他高效链路，传输到对应的计算平台上，通过对应的解串器进行解码，送入计算单元中进行图像分析。

• 1)光学组件：也叫镜头组件(lens),是由镜片、滤光片、保护膜等组成；
• 2)CMOS图像传感器：也叫感光元件，简称CIS,是模拟电路和数字电路的集成，是摄像头最基础，也是最重要的模块，主要由四部分构成：微透镜，彩色滤光片(CF),光电二极管(PD),光电转换器件，像素设计。
  
  

3.自动驾驶中的应用

3.1安装位置

根据摄像头的安装位置，可以分为前视、侧视、后视、内置、环视等。在高级别自动驾驶车辆上，配置的摄像头有多个甚至十多个。如特斯拉Autopilot 2.0硬件系统就包含8个摄像头。

• 前视摄像头：障碍物，车道线，路沿线，交通信号灯，交通标识牌，可行驶区域等。
• 侧视摄像头：左右障碍物检测，测距等盲区检测(BSD)和变道预警。
• 后视摄像头：障碍物检测，测距等。
• 环视摄像头：车位检测，可行驶区域检测，低速感知等，提供车辆四周360°的画面。
• 内置摄像头：疲劳、不规范驾驶等危险行为进行预警。

3.2性能要求

车规级摄像头性能要求：

• 抗震性：车载摄像头抗各种强度震动。
• 防水性：全天候全天时，密封紧密，雨水中浸泡仍能正常工作。
• 耐高温：-40摄氏度至85摄氏度，且能够适剧烈温度变化。
• 使用寿命：车载摄像头的使用寿命至少10年。
• 高动态低噪点：高动态性；光线较暗下抑制噪点的产生。
• 对于某些特定功能的摄像头，还需要水平视场角比较广。

3.3关键参数

• 焦距：指平行光从透镜中心到光聚的焦点的距离，如4mm,6mm,12mm;
• 有效的探测距离：如近距，中距，远距等对应不同探测距离需求；
• 视场角：水平视场角(HFOV)和垂直视场角(VFOV);
• 分辨率大小：200W(1920x1080),500W(2560x2048),800W(3200x2400);
• 最低照度：CMOS对环境光线的敏感程度；
• 信噪比：输出的信号电压和噪声电压的比值
• 动态范围：正常显示细节的最亮和最暗物体的亮度值所包含的那个区间；
  

3.4优缺点

1.优势

• 相比于毫米波雷达，摄像头能够对目标类别进行准确的识别，对车道线（路沿）、红绿灯、交通标志准确的识别，同时还能够检测出车辆行驶的安全边界，对横向移动的目标具有很强的探测能力。
• 相比于激光雷达，其廉价的成本，精准的交通标识和信号灯的识别等都是激光雷达无法比拟的。

2.劣势

• 摄像头受天气、光照影响较大，在极端恶劣天气下视觉传感器就会失效。
• 视觉测距、测速性能远比不上激光雷达和毫米波雷达。