摄像头视觉传感器

视觉传感器是利用光学元件和成像装置来获取外部环境信息的仪器，它们输出的是各种图像数据，通常我们称之为摄像头。

车载摄像头是自动驾驶最重要的传感器之一，它主要由镜头、感光元件（CMOS）、PCBA 线路板基板等组成。

镜头主要用来聚集光线，把远处的景物投射到感光元件表面。有的摄像头采用了由多层玻璃组合的镜头，可以达到更好的成像效果。感光元件将镜头投射到表面的图像（光信号）转换为电信号。

PCBA 线路板基板再将电信号传输到后端，用于自动驾驶的感知。自动驾驶程序会利用图像滤波与增强、灰度化、自适应二值化、深度学习等算法对这些信号进行处理。

自动驾驶汽车的摄像头与普通摄像头最大的区别就是：车规级。它代表着更加严格的性能要求，因为汽车产品会经常遭遇一些极端环境，如高温、严寒等。车规要求汽车的零部件在这些极端环境下也能够使用。

摄像头按照安装位置可以分为前视摄像头、侧视摄像头、后视摄像头、内置摄像头和环视摄像头等，不同安装位置的摄像头有着不同的用途。

后视摄像头：一般安装在车辆后侧，主要用于实现泊车辅助功能。

环视摄像头：一般安装在车身四周，通常使用4～8 个鱼眼摄像头，经过图像的拼接后，再传输到车载显示器上形成虚拟的实时鸟瞰图，可以用于车位检测、360° 全景影像、辅助泊车等。

目前，带有ADAS 和自动驾驶功能的汽车，大多配备七八个甚至十几个摄像头。例如，特斯拉的 Model 3 车型，全车就配备了 8 个摄像头，用于实现上述的各种功能。

视觉传感器技术成熟、价格便宜，尤其是相较于目前市场上动辄大几千的激光雷达来说，以摄像头为主的视觉方案是自动驾驶汽车量产的首选。

此外，作为一个被动式传感器，视觉传感器在测距、测速方面的性能不如激光雷达和毫米波雷达。

（1）车道线检测

传统基于视觉传感器的车道线检测方法，利用车道线与道路之间的物理结构差异，对图像进行分割和处理，突出道路特征，实现车道线检测。在车道图像中，路面与车道线交汇处的灰度值变化剧烈，利用边缘增强算子突出图像的局部边缘，定义像素的边缘强度，设置阈值方法提取边缘点。

此外，基于深度学习的方法可构建专门的深层神经网络，并利用数据集不断对其进行训练，最终实现对车道的检测。

（2）障碍物检测

道路上障碍物主要分为两类：一类指行人、车辆、交通标识等；另一类指石头、塑料袋等非常规物体。基于视觉传感器的障碍物检测主要有传统机器视觉算法检测与基于深度卷积神经网络检测两种。传统机器视觉算法检测是早期视觉障碍物检测的研究重点，主要步骤分为四步：

1）输入待检测图像，并进行相关的预处理；

2）使用滑动窗口方法获取候选框；

3）从每个候选框中提取特征信息；

4）使用分类器进行判定。

随着计算机运算能力的提升，近年来基于深度卷积神经网络的障碍物检测方法逐渐成为该领域的研究重点，涌现出了多种障碍物检测的深度学习网络模型，其障碍物检测准确率也有着更好的表现。