视觉知觉使用单目相机(Visual-Perception-Using-Monocular-Camera)

### 视觉知觉使用单目相机：关键技术与应用 #### 概述 随着自动驾驶技术的发展，视觉感知作为车辆环境认知的重要组成部分，扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨如何利用单目相机（Monocular Camera）实现车道边界检测与障碍物识别等功能，并详细解释其背后的技术原理与实践步骤。 #### 单目相机传感器仿真 本实例主要介绍如何构建一个能够实现车道边界及车辆检测的单目相机传感器仿真模型。该模型能在车辆坐标系中报告这些检测结果。通过本例的学习，读者将深入了解自动驱动系统Toolbox™所使用的坐标系，以及在设计单目相机传感器时所涉及的计算机视觉技术。 #### 传感器功能与应用场景 - **车道边界检测**：识别道路的边界线，帮助车辆保持在车道内行驶。 - **车辆、人员及其他障碍物检测**：检测前方道路上的车辆、行人等障碍物，预防碰撞事故的发生。 - **距离估计**：从自车到障碍物的距离估计，为安全行驶提供依据。 这些功能在实际应用中可用于车道偏离警告、碰撞警告或设计车道保持辅助控制系统等场景。同时，与其他传感器（如雷达、激光雷达）结合使用，可实现更高级别的自动驾驶功能，例如紧急制动系统等。 #### 定义摄像机配置 准确地转换像素和车辆坐标系之间的关系是单目相机成功应用的关键。这主要包括摄像机的内在和外部校准参数的定义。 - **内在参数**：包括焦距、光学中心坐标和图像尺寸等。这些参数通常通过相机校准程序获得。例如，使用棋盘式校准模式的相机校准程序可以确定以下参数： - 焦距 `focalLength` = [309.4362, 344.2161]（单位：像素） - 光学中心坐标 `principalPoint` = [318.9034, 257.5352]（单位：像素坐标） - 图像尺寸 `imageSize` = [480, 640]（单位：行数 * 列数） 上述参数存储在 `cameraIntrinsics` 对象中。 - **外部参数**：涉及摄像机相对于车辆的位置信息，包括安装高度和俯仰角等。 - 安装高度 `height` = 2.1798 米 - 俯仰角 `pitch` = 14 度 这些参数用于建立摄像机 extrinsics，定义三维摄像机坐标系在车辆坐标系中的位置。整个配置信息存储在 `monoCamera` 对象中。 #### 坐标系及其转换 - **车辆坐标系**：X 轴指向车辆正前方，Y 轴指向车辆左侧。 - **摄像机坐标系**：原点位于地面，直接位于摄像机中心点的下方。 `monoCamera` 对象提供了 `imageToVehicle` 和 `vehicleToImage` 方法，用于在图像坐标系与车辆坐标系之间进行转换。值得注意的是，这种转换假设路面为平面，非平坦路面会在距离计算中引入误差，尤其是在远离车辆的地方。 #### 加载视频帧 为了演示单目相机传感器的设计概念，本例处理一个含有车道标记和车辆的视频帧。通过 `VideoReader` 类加载视频文件，并读取特定时间点的帧。 #### 创建鸟瞰图图像 鸟瞰图图像转换是一种常用的图像处理技术，它可以将原始图像转换为鸟瞰视角，使车道标记具有均匀的宽度，便于后续的分割和检测。通过使用 `birdsEyeView` 对象，并根据摄像机的设置，可以实现这一转换。此步骤不仅简化了分割过程，还使得属于同一车道的标记变得平行，方便后续分析。 #### 总结 本文详细介绍了如何使用单目相机进行视觉感知，包括相机配置的定义、坐标系的转换以及鸟瞰图图像的创建等关键技术点。通过这些技术和方法的应用，可以有效地实现车道边界检测与障碍物识别等功能，为自动驾驶系统的开发提供了有力支持。