Unity摄像头仿真调研（svl）

一、摄像头仿真原理

1.创建三维模型

摄像头仿真的思路为，基于环境物体的几何空间信息构建对象的三维模型，并根据物体的真实材质与纹理，通过计算机图形学对三维模型添加颜色与光学属性等。一般会使用Unreal Engine 或者Unity 等基于物理的渲染引擎来实现。

2.将三维模型转为图像点

摄像头仿真则通过坐标系转换的方法，将三维空间中的点通过透视关系变换为图像上的点。

3.仿真摄像头的特性、采集过程

之后，还需要对相机镜头的结构与光学特性，内部数据采集过程进行仿真，例如焦距，畸变，亮度调节，Gamma 调节，白平衡调节，色彩空间，景深，高动态范围(HDR)色调的调整等。

摄像头仿真一般需要支持更改摄像头外参、内参以及畸变参数，包括摄像头的安装位置，角度，工作频率，分辨率，视场角，焦距和畸变参数等。这些参数会内部转换为投影矩阵，保证世界坐标系-> 相机坐标系-> 图像坐标系-> 像素坐标系整个过程的正确转换，并输出与真实相机效果一致的图像。

4. 仿真天气情况与光照条件

摄像头仿真需要模拟各种复杂的真实天气情况。天气调节一般需要支持时间、光照、太阳高度角、云、雨、雪、雾等各种自定义设置。从而可以支持各种天气和光线条件下的摄像头仿真。

5.输出数据与传输

摄像头仿真每一帧的原始数据一般可以使用RGB 或YUV 来表示。如需把仿真结果通过网络实时传给自动驾驶系统，一般可使用H264 压缩成视频流，减少传输带宽。

摄像头仿真需要障碍物的真值信息，包括位置、朝向、包围盒、速度和类型等。

除了对象检测，摄像头的仿真结果也会被用来训练其他计算机视觉算法，包括目标跟踪和语义分隔等。