各類攝像頭在L3級自動駕駛視覺感知中的應用

李建偉

（曼德電子電器有限公司保定徐水電氣系統(tǒng)分公司，河北 保定 071000）

1 概述

說起智能無人駕駛，其實就是汽車要具備開車人所具備的所有功能，甚至更高的感知能力。

提到感知，首先就是視覺感知，市面上無人駕駛的視覺感知技術大致可以分為單目攝像頭、雙目攝像頭以及多目攝像頭 （圖1）。由于畫質、像素、感光元件尺寸三者的關系，再加上移動處理器的計算量有限，攝像頭的分辨率無法達到較高水平，百萬級像素在車載攝像頭領域已經是較高水平了，同時，由于成本限制，鏡頭加工精度、鍍膜水平等與消費級單反相機存在較大差距，因此，成像品質又被大大壓縮。熟悉攝影的朋友應該知道，光學變焦的鏡頭可以彌補傳感器分辨率不足的劣勢，那么，汽車上為什么不用可以光學變焦的攝像頭呢？原因很簡單，在高振動的環(huán)境中，變焦鏡頭的穩(wěn)定性不足，其次，變焦的過程中，焦段變長，就會造成視角變小，攝像頭在長焦端時，雖然可以采集遠處信息，但近距離、不在長焦視角內的信息就無法采集，同時由于鏡頭焦平面變化，可能對近距離物體造成虛化，造成識別效率降低。即使以上問題都可以在一定條件下克服，那么，一輛正常的智能無人駕駛汽車什么時候該進行變焦呢？這一邏輯算法也是極難克服的，同時，對處理器的計算量也造成了不小的挑戰(zhàn)，需要不斷迭代才能實現(xiàn)。因此車載攝像頭一般都會采用定焦設計。

圖1 無人駕駛視覺感知攝像頭

2 單目攝像頭

單目攝像頭作為視覺感知的鼻祖，憑借成本低，使用簡單，空間位置要求低，在智能無人駕駛領域的比重越來越大。所謂單目攝像頭，即利用一個攝像頭模組進行圖像采集，可視角度大約在50°～110°之間，單目攝像頭可以對車道線、紅綠燈、路標、行人、車輛等物體進行識別，通過人工智能神經網絡系統(tǒng)對采集到的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫進行比對，識別出已經標記過的物體；識別率一般可以達到90%以上，甚至達到99%。提到比對識別，那么單目攝像頭必須集成或連接到一個數(shù)據(jù)庫，且數(shù)據(jù)樣本足夠大，才能應對各種各樣的路況信息。對未標記過的物體，一般會進行忽略，這就會造成非典型的物體無法識別，比如，摔倒的人，蹲下的人，一些廠家會對這些非典型的情況進行學習，但是，樣本過于龐大，還需要時間進行迭代。由于單目攝像機的分辨率原因，有效識別距離一般只能達到80～120 m左右，在車輛高速行駛時，遠處物體不能有效識別，就會造成安全隱患。圖2為單目攝像頭采集識別圖示。

圖2 單目攝像頭采集識別處理示意圖

3 多目攝像頭

多目攝像頭可以克服單目攝像頭存在的問題，典型的應用是Tesla，采用廣角、中等焦距、長焦攝像頭組成陣列，廣角攝像頭視角可以達到150°左右，負責識別近處大范圍物體，由于識別距離近，并不需要高分辨率的攝像頭。而中等焦段攝像頭視角為50°左右，負責識別車道線、車輛、行人、紅綠燈、綠標等信息。長焦攝像頭的視角只有35°左右，但識別距離卻能達到200～250 m，用來識別距離較遠的行人、車輛、路標指示牌等信息，通過多種攝像頭的組合，在保證穩(wěn)定性的同時，得到變焦鏡頭的優(yōu)勢。在智能無人駕駛多傳感器融合的趨勢下，多目攝像頭搭配激光雷達或毫米波雷達的優(yōu)勢不言而喻，在克服成本同時，軟件生態(tài)成熟后，多目攝像頭的競爭力一定會大增。

4 雙目攝像頭

雙目攝像頭走的是另外一條路線，立體視覺，理念更接近于人眼，通過兩個攝像頭采集的信息，合成到同一個坐標系中，會產生坐標差，不同距離的物體視差不同，這樣就形成了立體視覺，通過立體成像，在不依靠數(shù)據(jù)庫的情況下依然可以檢測障礙物。雙目攝像頭集成了攝像頭和激光雷達的優(yōu)勢，既可以識別障礙物，又可對物體距離進行較為準確的識別，識別精度可以達到厘米級別，這樣的精度在L3級別的自動駕駛來說已經夠用了，畢竟人眼可達不到這樣的精度。雙目攝像頭的精度取決于攝像頭之間的距離，又稱基線長度，基線越長，對于遠處的物體識別效果越好，但又與視角有關，只能識別兩攝像頭視角重合的區(qū)間，基線達到一定距離后，對近處的物體識別又會造成影響，現(xiàn)階段市面上雙目攝像頭的基線長度一般為120 mm左右，雖然雙目攝像頭有立體視覺和測距的優(yōu)勢，但并沒有克服攝像頭分辨率、視角等攝像頭自身的缺陷。圖3為雙目攝像頭深度檢測示意圖。

圖3 雙目攝像頭深度檢測示意圖

5 多傳感器融合

同時，還有一大技術難題擺在面前，那就是環(huán)境光線對攝像頭的影響，在專業(yè)相機領域，佳能、尼康、適馬等廠商，通過鍍膜工藝、增加螢石透鏡等技術改善攝像頭眩光，但升本較高，難以普及到車載攝像頭領域，現(xiàn)階段的方法是通過多傳感器融合，增加遮光罩、調整攝像頭角度來避免環(huán)境光線對攝像頭造成的影響。同時，多傳感器融合是智能無人駕駛的趨勢，這樣，雙目攝像頭的優(yōu)勢就不那么明顯，而單目攝像頭或多目攝像頭搭配激光雷達或毫米波雷達的優(yōu)勢不言而喻，在防止眩光方面，由于焦距不同，長焦攝像頭搭配遮光罩使用時，產生眩光的幾率會更小，同時與激光雷達或毫米波雷達組成多傳感器融合方案，在感知方面做到冗余，在攝像頭失效后，其他傳感器依舊可以識別到障礙物。那么，雙目攝像頭就沒有用武之地了嗎？答案是否定的，畢竟與十幾萬的激光雷達比起來，成本較低同樣是優(yōu)勢，在成本較低的低速園區(qū)無人駕駛車、無人機、機器人等領域優(yōu)勢顯著，或許不久的將來，軟件、硬件的迭代會發(fā)揮雙目攝像頭更大的優(yōu)勢。