当前主流车型普遍搭载8到12颗摄像头,既然摄像头是实现环境感知的核心, 是否意味着摄像头数量越多,视野就越全面、识别越清晰,行车安全也自然随之提升呢?
事实上,摄像头并非越多越好,感知系统虽以摄像头为核心,但安全性的提升并非单纯取决于数量,关键在于“硬件+算法+可靠性”的复杂平衡:
算力增长
每一颗摄像头产生的海量原始数据需要巨大的计算能力,增加摄像头,所需的算力、内存带宽、功耗成本会急剧上升,对车载芯片有极高要求。
设计平衡
8到12颗摄像头是当前技术下,实现360度全覆盖、满足安全冗余。同一区域布置过多,边际效益极低,反而增加共同故障的风险及成本。
标定精准度
对于多摄像头系统,内参标定是外参标定和整个系统标定的基础。一个摄像头内参不准,容易影响全局的感知结果,而 摄像头数量越多,校准工作量越大,维护成本增加。
摄像头内参标定是视觉系统从“定性感知”迈向“定量分析”的桥梁
数量级的摄像头配置是出于多传感器融合和360度感知的需求,而标定技术则是实现这一目标的关键环节。
(图:自动驾驶摄像头分布,源自网络)
当车辆配置8-12颗摄像头时,会产生多个视角独立、视场存在重叠或非重叠的图像流, 通过精确的内参标定,将摄像头的内部参数得以准确校正,从而为后续外参标定与视场融合奠定基础,确保可实现精准的360度环绕感知。
完成如此复杂系统的高精度标定,高效可靠的检测设备不可或缺,深瑞视的车载相机模组标定设备,正是为应对这一行业核心挑战而设计。
(图:深瑞视车载相机模组标定系列)
设备采用独特的光学设计与标定算法,其测试速度最高可达300UPH , 具备高效量产能力,硬件换型灵活便捷,时间小于5分钟。
此外,设备兼容性广泛, 支持25°至210°的视场角以及2M到8M的分辨率 ,并兼容 pinhole、fisheye、division、ocam、mei等多种相机模型。
智能驾驶车辆配置8-12颗摄像头,是实现强大、全方位的视觉感知,而摄像头的高精度内参标定与多摄像头间的外参标定,是将这些分散的“眼睛”整合为稳定的视觉系统关键。
深瑞视致力于通过高精度、高效率的检测设备,帮助主机厂与智能驾驶方案商提升感知系统的可靠性与一致性,从而为高阶智能驾驶功能的大规模、安全落地提供关键保障。