卫星|汽车机器人如何看清世界？集度智能驾驶需要多少摄像头？
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汽车机器人是如何看清世界的？汽车机器人的眼睛应该是什么形态？机器人视觉的未来技术趋势可能会是怎么样的？11月13日 ， 集度联合欧菲光作了一场以“机器人之眼”为主题的技术交流会 ， 围绕自动驾驶的感知硬件基础之一——摄像头做了深入的解答 。
自动驾驶的核心技术之一——感知自动驾驶一直是一个很容易触发社会热点的“流量密码” ， 总有很多争议性的事件发生——比如有车主过分相信智能驾驶辅助 ， 注意力放松、完全没有控制车辆导致伤亡事故 。 这些事故的背后是因为现阶段的辅助驾驶技术有不足之处 ， 例如三角锥桶和前方静止车辆的识别困难 ， 而这 ， 都指向了自动驾驶的核心技术之一——感知技术 。
在“软硬一体“的时代 ， 感知的硬件基础非常重要 ， 是在给”大脑“提供视觉数据 。 机器人或自动驾驶汽车 ， 在视觉上需要三个信息：详细的平面信息 ， 高速及全天候的预判信息 ， 精确的距离信息 。 为了解决信息输入的准确 ， 车企已经先纷纷在硬件上“内卷”起来 。 一些车企选择多传感器融合的路线 ， 不吝啬在车上搭载激光雷达 ， 激光雷达从1个逐步堆积到4个 ， 足够让大家感到“内卷“ 。 当然 ， 也有深耕自动驾驶多年的百度Apollo以及特斯拉选择纯视觉自动驾驶的道路 。
无论是激光雷达加多传感器的技术路径 ， 还是纯视觉的技术实现手段 ， 摄像头一直是自动驾驶的灵魂所在 。
自动驾驶需要哪些摄像头？【卫星|汽车机器人如何看清世界？集度智能驾驶需要多少摄像头？】目前的自动驾驶功能摄像头一般有12-13个 ， 按照功能进行分类 ， 分别用于环视、侧视、前视和后视 。 环视摄像头一般用于低速泊车；侧视摄像头用于补充后方盲区的监测 ， 探测变道和并入主路；前视摄像头主要用于高速和低速的自动驾驶；后视摄像头则主要用于复杂环境下的泊车 。
通过这四种摄像头布局在全车四周 ， 就能达到近乎无死角的视觉覆盖 ， 为自动驾驶决策提供足够的视觉感知数据 。
随着自动驾驶的技术进步 ， 目前摄像头的发展也在动态地调整 ， 正朝着高像素、低照度、宽动态等方向发展 。
2023年 ， 头部图像传感器厂家将陆续量产车规1500万像素的Sensor ， 其应用将有效减少摄像头个数 ， 实现大于200米距离范围识别20x20cm目标 ， 为路径规划保留足够的时间余量 。
夜晚 ， 摄像头处于低照度环境下 ， 识别的精度会受到影响 。 目前 ， 头部图像传感器厂家都已开发出可在0.1Lux（勒克斯 ， 光照单位）下成像的传感器 ， 可在没有路灯的情况下识别车辆和行人 。 而一些高清摄像头 ， 也可以将四个小像素合成一个大像素组合输出 ， 有效提升了灵敏度 。 图像传感器的感知范围也从可见光谱向近红外光谱延伸 ， 还可以通过红外补光灯+红外线摄像机+感知算法 ， 保证在低照度下的视觉感知功能 。
宽动态HDR是图像传感器面向自动驾驶应用的关键指标 。 反映了极大光比情况下对于环境的感知能力 。 图像传感器受光线影响较大 ， 在强光或是极暗的情况下 ， 可能出现曝光过度和曝光不足的问题 。 另外 ， 传感器对于光线的快速变化也很难及时做出调整 ， 鲁棒性相对较低 。 对于自动驾驶来说 ， 是极为严峻的考验 。 目前车规级COMS图像传感器动态范围已达140dB ， 160dB的Sensor也在开发中 。
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