dangran，duiyukeyigenjuxuqiuzizhudingzhichuanganqidetuhaogongsieryan
，benpianxiandeduoyu，qingraoxing。benpianzhuyaoshiyongyuzidongjiashichujikaifazhe，zhuyaomianxianggaoxiaohekeyanyuansuodeyanjiurenyuan，yixingnengweizhu
，jiaoshaokaolvchengbenwenti。bizhezhuyaojiyuLinux係統進行開發
，所介紹的API均以Ubuntu14.04及以上版本為準（4月份出Ubuntu18.04了，2年一個穩定版本，值得期待）。

 

圖1 自動駕駛主流傳感器

 

單目攝像機

 

首推AVT工業相機

，國內代理商較多。包含的相機種類較為齊全，接口包括1394火線接口、網口接口等，價格從幾千元到幾萬元不等。

 

應用：單目相機的應用開發主要包括特征類符號的檢測與識別，如車道線檢測、交通標誌識別
、交通燈識別、行xing人ren和he車che輛liang檢jian測ce等deng，基ji於yu機ji器qi學xue習xi的de視shi覺jiao計ji算suan在zai自zi動dong駕jia駛shi普pu及ji之zhi日ri一yi定ding會hui是shi必bi不bu可ke少shao的de部bu分fen，盡jin管guan目mu前qian來lai說shuo視shi覺jiao檢jian測ce可ke靠kao性xing並bing不bu是shi很hen高gao，在zai以yi激ji光guang雷lei達da為wei主zhu要yao感gan知zhi手shou段duan的de自zi動dong駕jia駛shi車che輛liang中zhong應ying用yong並bing未wei達da到dao預yu期qi。

 

圖2 路麵及車輛識別

 

雙目攝像機

 

應用於室外場景的雙目視覺確實不多見，筆者之前用過的bumblebee雙目也是應用於室內場景
，之後接觸了ZED相機也是室內比較好用（畢竟基線長度固定了，就那麼短！）。建jian議yi用yong於yu室shi外wai做zuo視shi覺jiao裏li程cheng計ji或huo者zhe識shi別bie類lei算suan法fa的de，自zi行xing搭da建jian雙shuang目mu傳chuan感gan器qi
，在zai保bao證zheng同tong步bu觸chu發fa的de情qing況kuang下xia，根gen據ju具ju體ti需xu求qiu確que定ding基ji線xian長chang度du。雙shuang目mu視shi覺jiao繞rao不bu開kai視shi差cha圖tu和he雙shuang目mu標biao定ding
，目mu前qian比bi較jiao通tong用yong的de雙shuang目mu標biao定ding做zuo法fa是shi采cai用yong張zhang正zheng友you法fa
，利li用yongCamera Calibration Toolbox進行標定，當然，openCV中也集成了該方法，習慣C編程的可以看下
，OpenCV經典教材《學習OpenCV》中文版464頁至492頁有詳細內容
，更有代碼，不多說。

 

圖3 雙目立體視覺標定

 

應用：障礙物檢測可以，限於室內，結構光，近距離；視覺裏程計確實是目前比較好的應用領域，用於路口定位等，各種開源SLAM技術中也都有應用，如ORB SLAM2
，《視覺SLAM十四講》有詳細介紹和應用，好書，推薦一下。

 

全景相機

 

分為單鏡頭全景相機和多鏡頭拚接全景相機。筆者基於全景視覺的開發應用不多（當多目鏡頭使用，未完全發揮其全景優勢）
，2015年騰訊做街景地圖的時候貌似見過他們車上裝著一個。

 

應用：比bi較jiao推tui薦jian用yong全quan景jing相xiang機ji做zuo視shi覺jiao裏li程cheng計ji，視shi野ye範fan圍wei大da，特te征zheng點dian關guan聯lian度du高gao
，個ge人ren始shi終zhong覺jiao得de用yong全quan景jing視shi覺jiao配pei合he組zu合he導dao航hang做zuo高gao精jing度du地di圖tu重zhong建jian是shi個ge不bu錯cuo的de選xuan擇ze，實shi現xian自zi動dong駕jia駛shi汽qi車che車che道dao級ji別bie定ding位wei，其qi他ta的de沒mei有you深shen入ru研yan究jiu。

 

紅外相機

 

紅外相機應該屬於視覺的另外一個門類，夜視效果比白晝效果好，可應用於行人
、車(che)輛(liang)檢(jian)測(ce)等(deng)。以(yi)前(qian)覺(jiao)得(de)在(zai)激(ji)光(guang)雷(lei)達(da)出(chu)現(xian)以(yi)後(hou)
，紅(hong)外(wai)相(xiang)機(ji)在(zai)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)應(ying)用(yong)中(zhong)處(chu)於(yu)一(yi)個(ge)比(bi)較(jiao)尷(gan)尬(ga)的(de)地(di)位(wei)，價(jia)格(ge)不(bu)菲(fei)且(qie)沒(mei)有(you)激(ji)光(guang)雷(lei)達(da)結(jie)果(guo)來(lai)的(de)直(zhi)接(jie)，使(shi)用(yong)之(zhi)後(hou)發(fa)現(xian)，在(zai)障(zhang)礙(ai)物(wu)（如人）識別上，激光離散點雲還是比不上空間上連續的圖像。另外，測試中驚奇的發現，紅外相機具體可以捕捉玻璃上的人影！細思極恐！紅外相機在一定程度上可以對發熱體進行區分
，如路麵、行(xing)人(ren)等(deng)

，但(dan)畢(bi)竟(jing)需(xu)要(yao)後(hou)處(chu)理(li)，沒(mei)有(you)激(ji)光(guang)雷(lei)達(da)利(li)用(yong)絕(jue)對(dui)高(gao)度(du)或(huo)者(zhe)梯(ti)度(du)進(jin)行(xing)障(zhang)礙(ai)物(wu)檢(jian)測(ce)來(lai)的(de)直(zhi)接(jie)。夜(ye)晚(wan)條(tiao)件(jian)下(xia)可(ke)以(yi)替(ti)代(dai)彩(cai)色(se)相(xiang)機(ji)
，進(jin)行(xing)前(qian)視(shi)障(zhang)礙(ai)物(wu)檢(jian)測(ce)與(yu)監(jian)控(kong)。

 

圖4 紅外視覺成像

 

毫米波雷達

 

適用於高速環境和編隊行駛，其他場景貌似沒有必要安裝。單買貴
，批發便宜。使用過delphi的一款，應該也是國內應用的比較多的，距離上最遠到150米(mi)，分(fen)為(wei)單(dan)點(dian)跟(gen)蹤(zong)和(he)多(duo)目(mu)標(biao)檢(jian)測(ce)兩(liang)種(zhong)工(gong)作(zuo)模(mo)式(shi)，前(qian)者(zhe)適(shi)用(yong)於(yu)編(bian)隊(dui)行(xing)駛(shi)過(guo)程(cheng)中(zhong)前(qian)車(che)檢(jian)測(ce)，後(hou)者(zhe)適(shi)用(yong)於(yu)高(gao)速(su)環(huan)境(jing)下(xia)的(de)遠(yuan)距(ju)離(li)目(mu)標(biao)檢(jian)測(ce)。由(you)於(yu)毫(hao)米(mi)波(bo)雷(lei)達(da)的(de)成(cheng)像(xiang)原(yuan)理(li)為(wei)錐(zhui)麵(mian)成(cheng)像(xiang)（相當於從一點往外發散成一個錐麵）

，依(yi)據(ju)錐(zhui)麵(mian)中(zhong)障(zhang)礙(ai)物(wu)的(de)麵(mian)積(ji)來(lai)推(tui)算(suan)障(zhang)礙(ai)物(wu)
，因(yin)而(er)對(dui)於(yu)複(fu)雜(za)場(chang)景(jing)，障(zhang)礙(ai)物(wu)較(jiao)為(wei)雜(za)亂(luan)。而(er)高(gao)速(su)公(gong)路(lu)場(chang)景(jing)較(jiao)為(wei)理(li)想(xiang)，道(dao)路(lu)環(huan)境(jing)好(hao)，車(che)輛(liang)相(xiang)對(dui)較(jiao)少(shao)，適(shi)用(yong)於(yu)前(qian)方(fang)車(che)輛(liang)的(de)提(ti)前(qian)預(yu)警(jing)。（Tesla認為視覺+毫米足夠支撐自動駕駛係統，個人相當認同，但是貌似算法上還需要推進一步）

 

開發：通過can收發數據，數據格式較為簡單，一般協議文件中都有定義
，對can口開發沒有基礎也不要恐慌，相當簡單
，買一個USBCAN轉換器，有Ubuntu係統下can接收數據的依賴庫
，之後的數據解析按照協議來即可。 激光雷達。

 

應用：障礙物檢測主流，waymo、百度
、各大傳統汽車廠商、各大創業公司、各大高校、研究院所……那麼多自動駕駛汽車頂上裝著的幾乎都是激光雷達（Tesla除外）
；高精度地圖重建與環境建模；SLAM等。

 

圖 多雷達融合

 

目前實際開發中筆者用到的傳感器就這麼多
，希望對於初學者有所幫助吧。對於設備選型有選擇困難症的也可以私信我，多多交流。

 

 

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