5、自动驾驶中鱼眼相机的环境感知应用

自动驾驶中鱼眼相机的环境感知应用

1. 引言

在过去十年里，自动驾驶发展迅速，学术界和产业界都极为关注。自动驾驶汽车配备了多种传感器，像相机、激光雷达和雷达等。其中，相机能提供比其他传感器更丰富的语义信息。鱼眼相机作为一种特殊相机，拥有比普通相机更大的视野（FoV），最大可达 180°，因此只需较少的鱼眼相机就能全面监测周围环境。在自动驾驶中，鱼眼相机是不可或缺的传感器，在某些场景中发挥着重要作用。

鱼眼相机具有以下优势：
- 语义信息丰富 ：与激光雷达传感器类似，鱼眼相机也有大视野，但相机能提供更丰富的语义信息。而且，相机性价比高，这对产业发展至关重要。
- 视野宽广 ：通常可达 180°，能覆盖更多盲区，有助于提高自动驾驶的安全性。
- 无需多相机校准 ：普通相机若要覆盖更大空间，需进行组合，这就需要进行复杂的校准。不准确的校准会引入噪声，导致后续算法失效，而鱼眼相机可避免这一问题。

不过，鱼眼相机的应用也面临一些挑战：
- 数据集匮乏 ：深度学习在计算机视觉领域日益流行，数据集对算法性能提升至关重要。但目前鱼眼数据集较少，严重限制了基于鱼眼相机的算法发展。
- 图像畸变问题 ：鱼眼图像存在严重畸变，如路灯、汽车和建筑物在图像中呈现出与真实形状不同的弯曲形态，这会影响大多数基于普通图像训练的检测器的准确性。
- 远距离观测能力有限 ：鱼眼相机难以清晰观测远距离目标，因此其应用场景主要局限于低速