6、鱼眼相机在自动驾驶环境感知中的应用

鱼眼相机在自动驾驶环境感知中的应用

1. 广角相机成像原理

广角相机的成像步骤与普通相机相似，主要区别在于聚光的镜头部分。为了获得更大的视野（FoV），广角相机有三种聚光方式：
- 折射投影（Dioptric Projection） ：通过镜头利用光的折射实现成像，典型的如鱼眼相机。
- 折反射投影（Catadioptric Projection） ：使用标准相机和镜子，在水平面提供 360 度的视野，在仰角方向提供大于 100 度的视野，典型的如全向相机。
- 多折射投影（Polydioptric Projection） ：通过组合多个标准相机来扩展视野，典型的如全景相机。

2. 语义理解

2.1 鱼眼图像语义分割

传统语义分割算法在处理鱼眼图像时，由于其非线性畸变效果不佳，因此研究者们提出了多种方法：

2.1.1 自适应网络（Adaptive Networks）

• Hanisch 等人 ：使用均值漂移分割算法提取原始鱼眼图像的超像素，将其分为地面、天空和障碍物三类，并从地面中提取可通行区域。
• Baek 等人 ：提出了一种用于检测可行驶区域的底部网络，该网络以给定图像的每一列作为输入，对每列对应的障碍物底部像素位置进行分类，所有列的并集构成可行驶区域或路缘区域。

2.1.2 数据增强（Data Augmentation）