1.畫面清晰,在黑白交界的時候,影象有乙個很好的對比度或者動態範圍。不管是逆光還是白天大照度,夜晚低照度,還是說在路燈情況下,我們都要求前方景物有乙個非常好的對比度,這是演算法對於成像系統的要求。這個時候,我們就要對它的上千個引數進行試驗和調校。
2.乙個攝像頭是由6個光學的鏡片和一些感測器組成,而玻璃鏡片的生產製造是打磨出來的,並不是壓制而成的。這就從根本上產生了鏡片生產存在差異性的問題。雙目的方案,兩個鏡頭理論上要一模一樣,因為一旦存在差異,會使得測量的準確性大打折扣,業內也會稱之為立體攝像頭。攝像機鏡頭一般都有些引數,比如畸變度,對焦度,隨著準確度的上公升,誤差範圍的收窄,成本也是扶搖直上的,業內一般使用的鏡頭誤差在5%的範圍內。如果要將兩個攝像頭的誤差縮減到1%左右,達到使用的要求,那麼攝像頭的成本就會高不可攀。
3.中科凌志通過獨特的成像演算法,從根源上保證影象質量,同時具備高效自動校正效能,而深度圖測距演算法基於「面」,每個點的深度都會計算,因此得到的深度圖是稠密的,這樣的演算法有助於解決逆光成像問題,也能降低傍晚或夜間由於光線變暗的誤報率。逆光成像問題?
4.**絕對同步。雙目相機最基本的要求就是兩個感測器要同時**,**的時間差要控制到微秒級,否則採集的影象沒辦法進行匹配。
5.為了適應車輛全天候全天時的需要,一般要滿足在明暗反差過大的場合(進出隧道),很好平衡影象中過亮或太暗部分(寬動態);對光線比較靈敏(高感光),避免給晶元帶來太大壓力(並不是一昧追逐高畫素)。
6.要求高動態。選用具有高動態範圍的黑白相機,可以有效抑制光暈現象,並增強暗處的細節,從而提高成像質量。另外,彩色影象在鏡頭表面進行了鍍膜,雖然提公升了人眼的感知體驗,但實際上降低了訊雜比或者說資訊量。這對後續的影象處理不利。
其次是雙目的演算法:基於「面」和基於「邊」。在影象處理領域,有一種技術叫做模版匹配,分為三種型別:面匹配、邊匹配、幾何匹配。邊匹配是亮暗區別比較明顯的界限,比如說外輪廓。邊匹配的時候會把這種高頻的輪廓進行左右眼的匹配,因為匹配上以後才能決定視差。用這種輪廓繼續進行匹配,我們管它叫邊緣匹配。裡面每乙個點都能匹配,我們就叫做面匹配。雖然面匹配的計算量遠遠大於邊匹配,但前者的可靠性也大於後者。因為邊匹配只是部分輪廓的匹配,不能確定非輪廓區域有沒有障礙物。也就是說,非輪廓區域是沒有被感知到的,一旦有障礙物就會發生碰撞。所以我們覺得adas系統尚且可以使用。如果使用雙目系統,尚且可以使用邊緣匹配進行計算,從而降低它的計算量,提高計算效率。但是對於一套自動駕駛系統,為了提高它的可靠性,一定是用面匹配方式進行對前方距離的感知與探測,這樣才能達到更可靠的效果。
異形鏡頭
3m膠中科凌志採用熱膨脹係數低的特殊金屬一體化鑄造。
以色列mobileye、德國博世、日本理光
剖析自動駕駛雙目視覺解決方案
adas最全整理
無人駕駛工程師技術總結
詳解:雙目adas的技術優勢及產品落地之路 | 硬創公開課
第一,**絕對同步。雙目相機最基本的要求就是兩個感測器要同時**,**的時間差要控制到微秒級,否則採集的影象沒辦法進行匹配。
第二,感測器的位置要固定。兩個相機中間的相對位置,要絕對固定,並達到微公尺級。
第三,雙目相機的散熱問題。所有的視覺感知一定要貼在前擋風玻璃上,那是風吹日曬的地方。本身雙目的功率大,而且也不能用風扇進行主動散熱。這對於殼體、熱方面的設計和計算,需要我們非常關注。
二是要求高動態。選用具有高動態範圍的黑白相機,可以有效抑制光暈現象,並增強暗處的細節,從而提高成像質量。另外,彩色影象在鏡頭表面進行了鍍膜,雖然提公升了人眼的感知體驗,但實際上降低了訊雜比或者說資訊量。這對後續的影象處理不利。
汽車使用的環境複雜多變,只是溫度要求,都是在-40—85度。
目前市場上,還未出現可以滿足雙目影象處理、符合車規要求、大規模商業化量產的晶元,已經量產的一些車型中類似於斯巴魯使用的,仍然配合使用了fpga的方案,來達到雙目演算法處理所需的算力要求。
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