近年來，基於公釐波雷達和雷射雷達的方案已經廣泛用於高階汽車，公釐波雷達的主要優勢體現在具有很強的抵抗環境干擾的能力，可穿透霧、煙、灰塵等，具有全天候全天時工作的能力，可直接檢測前方車輛的距離和速度。雷射雷達的主要優勢體現在極精準的測距能力。然而，不論是公釐波雷達還是雷射雷達，均存在一些致命缺點，比如垂直視場角較窄、縱向解析度較低、無法提供顏色和紋理資訊等，而這些資訊對於許多其他任務是非常重要的，例如行人檢測、車輛識別、交通標誌識別等。相比較而言，基於雙目立體視覺的方法可以很好的彌補雷達感測器的不足，能夠同時輸出顏色和距離資訊。
雙目相機的模組選型是乙個基礎和核心課題，包括相機的感光晶元尺寸、鏡頭焦距、基線長等引數。
雙目相機的深度z測距公式：
其中，b是雙目相機的基線長，f為焦距，pixelsize為sensor的乙個感光單元的大小，d為視差大小。
上述為相機設計的理論基礎，在設計雙目adas相機產品時還需要考慮，相機的最遠和最近測距範圍和測距精度。我們希望設計一款可以看的遠，看的準，看的廣的相機，但是現實往往是骨感的，在考慮成本的前提下，我們的理想中的這幾個要求是「相互矛盾的」。
（遠處的汽車在影象中已經非常小 ）
在影象中，物體在相機中遵守近大遠小的規律，物體越遠，在影象中占有影象面積就會越小，這將導致影象中的特徵資訊丟失且更易受雜訊干擾，因此，對識別演算法提出了更加嚴峻的挑戰。這時，我們會想將相機的焦距增大以提公升同一物體在影象中的尺寸，但是在sensor尺寸一定的情況下，這會導致相機的fov變小，可視範圍減小，盲區增大。考慮fov主要從水平fov和豎直fov考慮。
近處的矮小的物體或較高的交通標誌看不到
車身兩側的物體看不到
場角（三個方向：水平，豎直和對角線）
水平視場角=2*arctan(w/2f)
垂直視場角=2*arctan(h/2f)
視場角=2*arctan(d/2f)
其中，w為ccd寬 h為ccd高 d為ccd對角線長。
綜上，選擇一款合適的相機需要從匹配演算法，最近可視距離和最遠測距精度等因素考慮相機的視場角，焦距和基線長。
（有緣千里來相會，雙目技術研究群 595083461）
車載雙目ADAS（一） 雙目相機為什麼要進行標定
目錄 標定的緣由 1 拍攝光線 2 角點檢測的函式 3 標定板的列印精細程度 關於相機標定的部落格和 現在已經多到魚龍混雜的層面，多數初學者在眾多資料中翻來翻去，然而對很多的標定細節和原理性知識知之甚少，以致於停留在跑demo的級別。本人在翻看大量的部落格 基礎上，深感有必要將相機標定的知識進行一些...
ZED2雙目相機 IMU標定
本文主要使用了kalibr工具標定zed2雙目相機 imu，並執行vins fusion。闡述了標定板的選擇方法，以及標定中的注意事項。zed2相機標定及執行vins mono 用imu utils標定imu，之後用於kalibr中相機和imu的聯合標定 ubuntu16.04利用kalibr工具進...
單目相機 雙目相機 雷射雷達 IMU聯合標定集合
ros camera calibration tools slam之相機標定 lidar camera calibration lidar camera calibration專案 雷射雷達和相機聯合標定 相機雷達聯合標定 無人駕駛 雷射雷達與相機聯合校準 lidar camera calibrat...