摘 要：視覺傳感器作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知的核心部件，其性能與調(diào)試精度對駕駛安全以及系統(tǒng)可靠性有著直接影響。文章系統(tǒng)解析了視覺傳感器的結(jié)構(gòu)特性與工作原理，并闡述了前視、后視、側(cè)視及內(nèi)視視覺傳感器的功能差異，以其在車道偏離預(yù)警、交通標(biāo)志識別、盲區(qū)監(jiān)測等多場景下的應(yīng)用。針對傳統(tǒng)聯(lián)機(jī)調(diào)試中參數(shù)配置復(fù)雜、場景適應(yīng)性差等問題，提出標(biāo)準(zhǔn)化的聯(lián)機(jī)調(diào)試方法。

關(guān)鍵詞：智能網(wǎng)聯(lián)汽車 視覺傳感器 聯(lián)機(jī)調(diào)試

隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車迅速發(fā)展，視覺傳感器身為環(huán)境感知的核心部件，其性能直接決定車輛自動駕駛能力與安全性。視覺傳感器依靠實(shí)時捕捉道路圖像，給車道偏離預(yù)警、前向碰撞預(yù)警、交通標(biāo)志識別等功能給予數(shù)據(jù)支撐。然而在傳感器裝配進(jìn)程里，聯(lián)機(jī)調(diào)試的復(fù)雜程度成為限制系統(tǒng)性能的關(guān)鍵妨礙，比如信號干擾、參數(shù)配置效率低以及多場景適應(yīng)性差等問題屢屢出現(xiàn)，使得調(diào)試周期長且成本高。因此研究標(biāo)準(zhǔn)化聯(lián)機(jī)調(diào)試方法，對提高智能網(wǎng)聯(lián)汽車可靠性意義重大。

1 視覺傳感器結(jié)構(gòu)特點(diǎn)與工作原理

1.1 視覺傳感器的結(jié)構(gòu)

視覺傳感器作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知里的關(guān)鍵核心部件，主要是由光學(xué)鏡頭、圖像傳感器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)字信號處理器這四個部分組合而成。光學(xué)鏡頭運(yùn)用多組透鏡陣列的設(shè)計，憑借調(diào)節(jié)光圈以及焦距來對成像范圍和景深加以控制，其中廣角鏡頭被應(yīng)用于環(huán)視系統(tǒng)達(dá)成全景覆蓋，長焦鏡頭則是用于前視感知以便可捕捉到百米級遠(yuǎn)距離的目標(biāo)。圖像傳感器在車載實(shí)時處理領(lǐng)域主要是CMOS，借助像素級集成光敏二極管以及放大電路，達(dá)成了低功耗以及高幀率的特性。模數(shù)轉(zhuǎn)換器將模擬電信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，為后續(xù)的處理工作提供有抗干擾能力的輸入信號。數(shù)字信號處理器是基于異構(gòu)計算架構(gòu)的，集成了高斯濾波模塊、多幀HDR融合模塊和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速模塊，借助這些模塊能達(dá)成實(shí)時去噪的效果，還可進(jìn)行特征提取并且生成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

1.2 視覺傳感器的工作原理

視覺傳感器通過鏡頭捕獲目標(biāo)物體的光學(xué)圖像，投射至圖像傳感器后，光信號被轉(zhuǎn)換為電信號，經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換（A/D）生成數(shù)字圖像信號，隨后由數(shù)字信號處理芯片進(jìn)行降噪、增強(qiáng)等處理，最終輸出為特定格式的圖像數(shù)據(jù)，借助圖像匹配算法去識別行駛過程中的車輛、行人以及交通標(biāo)志等，根據(jù)目標(biāo)物體的運(yùn)動模式或者運(yùn)用雙目定位技術(shù)，精確計算其與本車的相對距離及速度，為智能駕駛決策提供關(guān)鍵感知輸入。

1.3 視覺傳感器的特點(diǎn)

1.3.1 多維信息感知能力

視覺傳感器所輸出的圖像數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維度信息的特性，含有目標(biāo)物體的空間距離方面的信息，而且還包含色彩特征、紋理結(jié)構(gòu)、幾何形態(tài)以及三維空間信息像深度與形狀等，這樣的數(shù)據(jù)給環(huán)境感知算法提供了豐富的輸入來源，可支撐復(fù)雜的語義分割和目標(biāo)識別任務(wù)。

1.3.2 多目標(biāo)并行檢測能力

單傳感器在單個視野范圍之內(nèi)可達(dá)成多任務(wù)協(xié)同處理，像道路輪廓提取、車輛或者行人動態(tài)追蹤、交通標(biāo)志語義解析以及信號燈狀態(tài)識別等，并且借助頻段隔離與信號編碼技術(shù)，多車協(xié)同作業(yè)期間傳感器之間不存在電磁干擾情況，保證系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。

1.3.3 動態(tài)場景實(shí)時捕捉與自主適應(yīng)性

視覺傳感器依靠連續(xù)幀圖像的采集以及處理工作，達(dá)成對動態(tài)場景的實(shí)時感知，和那些依靠高精度地圖或者GPS定位的導(dǎo)航系統(tǒng)不一樣，視覺傳感器所生成的數(shù)據(jù)僅借助實(shí)時圖像分析就可完成環(huán)境建模，在復(fù)雜路況比如臨時施工區(qū)域、沒有標(biāo)線的道路當(dāng)中呈現(xiàn)出更為強(qiáng)大的自主適應(yīng)能力。

1.3.4 全場景覆蓋與魯棒性

視覺傳感器技術(shù)具備廣泛的應(yīng)用兼容性，拿前視視覺傳感器為例來說，其通過融合紅外成像、動態(tài)曝光調(diào)節(jié)及抗逆光算法，可在雨霧、夜間、強(qiáng)光等極端狀況下達(dá)成車道線精準(zhǔn)識別、障礙物可靠檢測和交通標(biāo)志快速解析。此外，多光譜融合技術(shù)還提升了視覺傳感器在沙塵、大雪等惡劣天氣里的魯棒性，能適應(yīng)全天候環(huán)境感知。

2 視覺傳感器在智能網(wǎng)聯(lián)汽車上的應(yīng)用

視覺傳感器作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知的核心部件，通過前視、后視、側(cè)視及內(nèi)視等多方位應(yīng)用部署可實(shí)時解析動態(tài)場景，顯著提升駕駛安全與效率。

2.1 前視視覺傳感器的應(yīng)用

前視視覺傳感器作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車環(huán)境感知里的核心部件，它的應(yīng)用場景十分廣泛，具有多種功能，主要應(yīng)用于車道偏離預(yù)警系統(tǒng)、前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)以及交通標(biāo)志識別系統(tǒng)，依靠高分辨率攝像頭與先進(jìn)算法相結(jié)合，前視傳感器可實(shí)時獲取車輛前方道路的信息，為駕駛決策給予關(guān)鍵的數(shù)據(jù)支撐。

2.1.1 車道偏離預(yù)警系統(tǒng)

車道偏離預(yù)警系統(tǒng)借助前視傳感器對車輛與車道線的相對位置展開實(shí)時監(jiān)測，要是車輛因?yàn)轳{駛員分心或者疲勞而出現(xiàn)無意識偏離車道的情況，該系統(tǒng)就會借助聲音、震動或者儀表盤警示燈來發(fā)出預(yù)警，傳感器采集到車道線圖像以后，運(yùn)用邊緣檢測算法提取車道線輪廓，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型實(shí)施精確識別。在高速公路或者長途駕駛的場景當(dāng)中，LDW可降低因車道偏離所引發(fā)的碰撞事故率，據(jù)相關(guān)統(tǒng)計，搭載LDW的車輛事故率大約減少了30%。

2.1.2 前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)

前向碰撞預(yù)警系統(tǒng)會對前視傳感器所獲取到的車輛和前方障礙物之間的距離以及相對速度展開分析，預(yù)測潛在的碰撞風(fēng)險，該系統(tǒng)是基于單目或者雙目視覺測距技術(shù)，并且結(jié)合目標(biāo)檢測算法來識別前方的車輛、行人或者障礙物，此系統(tǒng)憑借計算時間距離來判斷風(fēng)險等級，一旦時間距離低于閾值便會觸發(fā)預(yù)警。在擁堵的城市道路或者高速跟車的場景當(dāng)中，F(xiàn)CW可提前1.5至2.5秒發(fā)出警報，為駕駛員爭取制動時間，以此減少追尾事故的發(fā)生率。

2.1.3 交通標(biāo)志識別系統(tǒng)

交通標(biāo)志識別系統(tǒng)借助前視傳感器實(shí)時捕捉并解析道路上的交通標(biāo)志信息，像限速、禁止超車、停車讓行等這些信息，之后把識別結(jié)果憑借車載顯示屏或者語音提示的方式告知駕駛員，該系統(tǒng)采用圖像分類算法來對標(biāo)志進(jìn)行特征提取以及匹配，還結(jié)合顏色空間分割，以此提高在復(fù)雜光照情況下的識別魯棒性。在雨霧、逆光或者標(biāo)志污損的場景當(dāng)中，系統(tǒng)需要融合紅外補(bǔ)光或者圖像提高技術(shù)來提升識別準(zhǔn)確率，實(shí)驗(yàn)顯示，優(yōu)化后的TSR系統(tǒng)在惡劣天氣下的識別率可達(dá)到85%以上。

2.2 后視視覺傳感器的應(yīng)用

2.2.1 交通狀況識別

后視視覺傳感器可實(shí)時捕捉車輛后方道路的圖像，以此來識別后方車輛、行人以及障礙物的動態(tài)信息，為駕駛員提供關(guān)于后方交通狀況的感知，利用目標(biāo)檢測算法對后方車輛與行人進(jìn)行識別，同時結(jié)合光流法來分析物體的運(yùn)動軌跡，預(yù)測潛在的碰撞風(fēng)險，在高速變道或者倒車場景當(dāng)中，該系統(tǒng)可對后方快速接近的車輛發(fā)出預(yù)警，以此降低碰撞風(fēng)險。統(tǒng)計數(shù)據(jù)說明，搭載TCR的車輛倒車事故率減少了大約25%。

2.2.2 輔助泊車

后視視覺傳感器會和超聲波雷達(dá)共同發(fā)揮作用，提供高精度的泊車引導(dǎo)功能，其憑借魚眼鏡頭以廣角的方式拍攝后方環(huán)境，再結(jié)合圖像畸變校正算法來生成清晰的視野，之后融合超聲波測距數(shù)據(jù)，可實(shí)時計算出泊車路徑，并將虛擬引導(dǎo)線疊加顯示在車載屏幕上，在狹窄車位或者夜間低光環(huán)境里，可輔助駕駛員完成垂直泊車、側(cè)方泊車等一系列復(fù)雜操作。實(shí)際測試的結(jié)果顯示，該系統(tǒng)可以讓泊車成功率提高40%，同時減少剮蹭事故的發(fā)生。

2.3 側(cè)視視覺傳感器的應(yīng)用

2.3.1 停車輔助系統(tǒng)

側(cè)視視覺傳感器借助多攝像頭布局的方式，達(dá)成車輛周圍環(huán)境無死角的監(jiān)控效果，于車輛兩側(cè)安裝廣角攝像頭，可實(shí)時采集周邊圖像，運(yùn)用圖像拼接算法比如特征點(diǎn)匹配加上透視變換來生成360°全景俯視圖，把超聲波傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合起來，標(biāo)注出障礙物距離信息，以此幫助駕駛員在狹窄道路或者擁擠停車場中精確判斷車身與障礙物的距離。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說明，全景影像可讓停車效率提高30%，使剮蹭率降低50%。

2.3.2 盲區(qū)監(jiān)測

側(cè)視傳感器會不斷地對車輛側(cè)后方的盲區(qū)展開監(jiān)測工作，以此來預(yù)先警示潛在的碰撞風(fēng)險，借助目標(biāo)跟蹤算法持續(xù)追蹤盲區(qū)內(nèi)車輛的動態(tài)情況，一旦盲區(qū)有車輛存在，并且駕駛員開啟了轉(zhuǎn)向燈，便會借助后視鏡警示燈或者聲音來進(jìn)行提醒，在高速變道或者城市擁堵路段的時候，可有效地避免因?yàn)槊^(qū)車輛而引發(fā)的側(cè)向碰撞。行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，BSD系統(tǒng)可讓變道事故率降低大約35%。

2.4 內(nèi)視視覺傳感器的應(yīng)用

2.4.1 駕駛員注意力監(jiān)控系統(tǒng)

內(nèi)視視覺傳感器會對駕駛員的面部特征以及生理信號展開分析，以此來實(shí)時監(jiān)測其是否處于疲勞或者分心狀態(tài)，它運(yùn)用紅外攝像頭去捕捉駕駛員的面部圖像，這樣可有效避免環(huán)境光所帶來的干擾，借助深度學(xué)習(xí)模型來檢測眼部的開合程度、頭部的姿態(tài)以及打哈欠的頻率，再結(jié)合心率變異分析來判斷疲勞的等級。在長途駕駛過程當(dāng)中，該系統(tǒng)可提前10～15分鐘對疲勞狀態(tài)發(fā)出預(yù)警，降低事故發(fā)生的風(fēng)險。實(shí)際的路測結(jié)果說明，DMS可讓由疲勞駕駛所引發(fā)的事故減少40%。

2.4.2 駕乘身份識別

內(nèi)視視覺傳感器借助生物特征識別技術(shù)達(dá)成車輛防盜以及個性化設(shè)置，運(yùn)用人臉識別算法或者虹膜識別技術(shù)來驗(yàn)證駕駛員身份，其集成了車載系統(tǒng)權(quán)限管理功能，當(dāng)陌生人駕駛車輛時會自動鎖定引擎，同時將警報推送至車主手機(jī)，如此一來可防止車輛被盜，提升安全性，而且還支持多用戶進(jìn)行個性化配置，如座椅位置、空調(diào)偏好等。經(jīng)過測試可知，該系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.5%，誤識別率則低于0.1%。

3 智能網(wǎng)聯(lián)汽車視覺傳感器聯(lián)機(jī)調(diào)試方法研究

視覺傳感器進(jìn)行聯(lián)機(jī)調(diào)試屬于保證其感知精度的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，要切實(shí)保證傳感器于復(fù)雜環(huán)境之中，如強(qiáng)光、雨霧以及電磁干擾等狀況下，可有穩(wěn)定的性能以及準(zhǔn)確的測量結(jié)果。文章以中科慧眼S1CG前視視覺傳感器（雙目相機(jī)）當(dāng)作例子，結(jié)合其配套的工具FieldHelper以及SDK接口，從硬件標(biāo)定開始，經(jīng)過場景學(xué)習(xí)，一直到數(shù)據(jù)融合，系統(tǒng)地闡述聯(lián)機(jī)調(diào)試的核心流程和技術(shù)要點(diǎn)。

3.1 硬件安裝與標(biāo)定校正

前視視覺傳感器（雙目相機(jī)）的物理安裝狀況會對數(shù)據(jù)可靠性產(chǎn)生直接影響，在進(jìn)行調(diào)試操作之前，務(wù)必要保證雙目相機(jī)處于水平居中的狀態(tài)，并將其穩(wěn)固地固定在車輛的前部位置，針對雙目相機(jī)的俯仰角，需要借助設(shè)備后面的螺旋鈕進(jìn)行調(diào)整，直至地平線與視野中心的黃線達(dá)到重合的狀態(tài)，為了有效消除鏡頭畸變帶來的影響，需要運(yùn)用尺寸為90cm×40cm的黑白棋盤格標(biāo)定板來完成多組拍攝工作。標(biāo)定距離方面，8mm鏡頭需要在8m、12m、16m以及20m這些位置分別進(jìn)行拍攝，而4mm鏡頭所對應(yīng)的拍攝位置是4m、6m、8m以及10m。操作規(guī)范方面，進(jìn)行標(biāo)定時標(biāo)定板要和車輛中軸線保持對齊狀態(tài)，之后依靠圖像從紅框轉(zhuǎn)變?yōu)榫G框來判斷校準(zhǔn)是否達(dá)到合格標(biāo)準(zhǔn)。

3.2 場景學(xué)習(xí)模式與參數(shù)配置

前視視覺傳感器（雙目相機(jī)）需要借助場景學(xué)習(xí)來構(gòu)建環(huán)境感知模型，而S1CG提供了四種學(xué)習(xí)模式，以此來適應(yīng)不同的工作狀況。

（1）自動學(xué)習(xí)模式：適用于道路測試車輛，此模式要求在車道線清晰的直線道路上進(jìn)行，車速需保持在40KM/h以上，與前車距離要保持20米以上，行駛路程要達(dá)到5KM以上，按照這樣的條件行駛，大約10分鐘便可完成雙目相機(jī)自動學(xué)習(xí)。

（2）工具學(xué)習(xí)模式：對于低速無人車，比如送貨車，在車輛靜止時要把雙實(shí)線車道中心和相機(jī)視野中線對齊，系統(tǒng)會借助進(jìn)度條來反饋學(xué)習(xí)狀態(tài)，完成所需時間大概是10分鐘。

（3）姿態(tài)學(xué)習(xí)模式：在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境當(dāng)中，把標(biāo)定板放置于相機(jī)正前方的位置，其中8mm鏡頭的距離為5m，4mm鏡頭的距離為2m，然后對靶標(biāo)高度進(jìn)行調(diào)整，使其與雙目相機(jī)光軸保持一致，借助靶標(biāo)橫向中線來校準(zhǔn)俯仰角。

（4）視差學(xué)習(xí)模式：該模式適用于不存在車道線的場景，系統(tǒng)會自動對天地交界消失點(diǎn)進(jìn)行識別，之后依靠人工輔助的方式，將十字標(biāo)調(diào)整至綠框位置，完成標(biāo)定操作。

3.3 調(diào)試驗(yàn)證與異常處理

完成調(diào)試后，使用演示工具實(shí)時驗(yàn)證輸出。

（1）數(shù)據(jù)完整性方面：需對雙目相機(jī)左圖與右圖、視差圖以及點(diǎn)云的分辨率進(jìn)行檢查，其分辨率為1280×720且?guī)蕿?2.5fps，同時還要檢查它們之間的對齊精度。

（2）算法可靠性方面：車道線識別的結(jié)果要可與三次方程曲線擬合相符合，對于障礙物距離的誤差要求是小于等于5%。

（3）故障診斷：當(dāng)出現(xiàn)標(biāo)定失敗的情況，就需要對標(biāo)定板的擺放情況進(jìn)行檢查，或者查看鏡頭是否受到污染，要是學(xué)習(xí)進(jìn)度出現(xiàn)停滯，可借助“恢復(fù)出廠設(shè)置”來重置參數(shù)，之后再次進(jìn)行標(biāo)定。

4 結(jié)語

視覺傳感器作為環(huán)境感知核心部件，其性能高度依賴聯(lián)機(jī)調(diào)試精度，直接影響駕駛安全與系統(tǒng)可靠性。針對調(diào)試中參數(shù)配置復(fù)雜、場景適應(yīng)性差等問題，需構(gòu)建涵蓋硬件標(biāo)定、場景學(xué)習(xí)及參數(shù)驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)試流程。未來可探索自動化標(biāo)定算法與優(yōu)化多傳感器融合策略，以應(yīng)對動態(tài)環(huán)境挑戰(zhàn)，推動智能駕駛技術(shù)規(guī)?；瘧?yīng)用。

基金項(xiàng)目：湖南省職業(yè)院校教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目（項(xiàng)目編號：ZJGB2024593）。

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