視覺傳感器在智能網聯汽車上的聯機調試與應用研究

摘 要：視覺傳感器作為智能網聯汽車環境感知的核心部件，其性能與調試精度對駕駛安全以及系統可靠性有著直接影響。文章系統解析了視覺傳感器的結構特性與工作原理，并闡述了前視、后視、側視及內視視覺傳感器的功能差異，以其在車道偏離預警、交通標志識別、盲區監測等多場景下的應用。針對傳統聯機調試中參數配置復雜、場景適應性差等問題，提出標準化的聯機調試方法。

關鍵詞：智能網聯汽車 視覺傳感器 聯機調試

隨著智能網聯汽車迅速發展，視覺傳感器身為環境感知的核心部件，其性能直接決定車輛自動駕駛能力與安全性。視覺傳感器依靠實時捕捉道路圖像，給車道偏離預警、前向碰撞預警、交通標志識別等功能給予數據支撐。然而在傳感器裝配進程里，聯機調試的復雜程度成為限制系統性能的關鍵妨礙，比如信號干擾、參數配置效率低以及多場景適應性差等問題屢屢出現，使得調試周期長且成本高。因此研究標準化聯機調試方法，對提高智能網聯汽車可靠性意義重大。

1 視覺傳感器結構特點與工作原理

1.1 視覺傳感器的結構

視覺傳感器作為智能網聯汽車環境感知里的關鍵核心部件，主要是由光學鏡頭、圖像傳感器、模數轉換器和數字信號處理器這四個部分組合而成。光學鏡頭運用多組透鏡陣列的設計，憑借調節光圈以及焦距來對成像范圍和景深加以控制，其中廣角鏡頭被應用于環視系統達成全景覆蓋，長焦鏡頭則是用于前視感知以便可捕捉到百米級遠距離的目標。圖像傳感器在車載實時處理領域主要是CMOS，借助像素級集成光敏二極管以及放大電路，達成了低功耗以及高幀率的特性。模數轉換器將模擬電信號轉換為數字信號，為后續的處理工作提供有抗干擾能力的輸入信號。數字信號處理器是基于異構計算架構的，集成了高斯濾波模塊、多幀HDR融合模塊和卷積神經網絡加速模塊，借助這些模塊能達成實時去噪的效果，還可進行特征提取并且生成結構化的數據。

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物體的光學圖像，投射至圖像傳感器后，光信號被轉換為電信號，經模數轉換（A/D）生成數字圖像信號，隨后由數字信號處理芯片進行降噪、增強等處理，最終輸出為特定格式的圖像數據，借助圖像匹配算法去識別行駛過程中的車輛、行人以及交通標志等，根據目標物體的運動模式或者運用雙目定位技術，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鍵感知輸入。

1.3 視覺傳感器的特點

1.3.1 多維信息感知能力

視覺傳感器所輸出的圖像數據呈現出高維度信息的特性，含有目標物體的空間距離方面的信息，而且還包含色彩特征、紋理結構、幾何形態以及三維空間信息像深度與形狀等，這樣的數據給環境感知算法提供了豐富的輸入來源，可支撐復雜的語義分割和目標識別任務。

1.3.2 多目標并行檢測能力

單傳感器在單個視野范圍之內可達成多任務協同處理，像道路輪廓提取、車輛或者行人動態追蹤、交通標志語義解析以及信號燈狀態識別等，并且借助頻段隔離與信號編碼技術，多車協同作業期間傳感器之間不存在電磁干擾情況，保證系統運行穩定。

1.3.3 動態場景實時捕捉與自主適應性

視覺傳感器依靠連續幀圖像的采集以及處理工作，達成對動態場景的實時感知，和那些依靠高精度地圖或者GPS定位的導航系統不一樣，視覺傳感器所生成的數據僅借助實時圖像分析就可完成環境建模，在復雜路況比如臨時施工區域、沒有標線的道路當中呈現出更為強大的自主適應能力。

1.3.4 全場景覆蓋與魯棒性

視覺傳感器技術具備廣泛的應用兼容性，拿前視視覺傳感器為例來說，其通過融合紅外成像、動態曝光調節及抗逆光算法，可在雨霧、夜間、強光等極端狀況下達成車道線精準識別、障礙物可靠檢測和交通標志快速解析。此外，多光譜融合技術還提升了視覺傳感器在沙塵、大雪等惡劣天氣里的魯棒性，能適應全天候環境感知。

2 視覺傳感器在智能網聯汽車上的應用

視覺傳感器作為智能網聯汽車環境感知的核心部件，通過前視、后視、側視及內視等多方位應用部署可實時解析動態場景，顯著提升駕駛安全與效率。

2.1 前視視覺傳感器的應用

前視視覺傳感器作為智能網聯汽車環境感知里的核心部件，它的應用場景十分廣泛，具有多種功能，主要應用于車道偏離預警系統、前向碰撞預警系統以及交通標志識別系統，依靠高分辨率攝像頭與先進算法相結合，前視傳感器可實時獲取車輛前方道路的信息，為駕駛決策給予關鍵的數據支撐。

2.1.1 車道偏離預警系統

車道偏離預警系統借助前視傳感器對車輛與車道線的相對位置展開實時監測，要是車輛因為駕駛員分心或者疲勞而出現無意識偏離車道的情況，該系統就會借助聲音、震動或者儀表盤警示燈來發出預警，傳感器采集到車道線圖像以后，運用邊緣檢測算法提取車道線輪廓，再結合深度學習模型實施精確識別。在高速公路或者長途駕駛的場景當中，LDW可降低因車道偏離所引發的碰撞事故率，據相關統計，搭載LDW的車輛事故率大約減少了30%。

2.1.2 前向碰撞預警系統

前向碰撞預警系統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，預測潛在的碰撞風險，該系統是基于單目或者雙目視覺測距技術，并且結合目標檢測算法來識別前方的車輛、行人或者障礙物，此系統憑借計算時間距離來判斷風險等級，一旦時間距離低于閾值便會觸發預警。在擁堵的城市道路或者高速跟車的場景當中，FCW可提前1.5至2.5秒發出警報，為駕駛員爭取制動時間，以此減少追尾事故的發生率。

2.1.3 交通標志識別系統

交通標志識別系統借助前視傳感器實時捕捉并解析道路上的交通標志信息，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，該系統采用圖像分類算法來對標志進行特征提取以及匹配，還結合顏色空間分割，以此提高在復雜光照情況下的識別魯棒性。在雨霧、逆光或者標志污損的場景當中，系統需要融合紅外補光或者圖像提高技術來提升識別準確率，實驗顯示，優化后的TSR系統在惡劣天氣下的識別率可達到85%以上。

2.2 后視視覺傳感器的應用

2.2.1 交通狀況識別

后視視覺傳感器可實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信息，為駕駛員提供關于后方交通狀況的感知，利用目標檢測算法對后方車輛與行人進行識別，同時結合光流法來分析物體的運動軌跡，預測潛在的碰撞風險，在高速變道或者倒車場景當中，該系統可對后方快速接近的車輛發出預警，以此降低碰撞風險。統計數據說明，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共同發揮作用，提供高精度的泊車引導功能，其憑借魚眼鏡頭以廣角的方式拍攝后方環境，再結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據，可實時計算出泊車路徑，并將虛擬引導線疊加顯示在車載屏幕上，在狹窄車位或者夜間低光環境里，可輔助駕駛員完成垂直泊車、側方泊車等一系列復雜操作。實際測試的結果顯示，該系統可以讓泊車成功率提高40%，同時減少剮蹭事故的發生。

2.3 側視視覺傳感器的應用

2.3.1 停車輔助系統

側視視覺傳感器借助多攝像頭布局的方式，達成車輛周圍環境無死角的監控效果，于車輛兩側安裝廣角攝像頭，可實時采集周邊圖像，運用圖像拼接算法比如特征點匹配加上透視變換來生成360°全景俯視圖，把超聲波傳感器數據結合起來，標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。實驗數據說明，全景影像可讓停車效率提高30%，使剮蹭率降低50%。

2.3.2 盲區監測

側視傳感器會不斷地對車輛側后方的盲區展開監測工作，以此來預先警示潛在的碰撞風險，借助目標跟蹤算法持續追蹤盲區內車輛的動態情況，一旦盲區有車輛存在，并且駕駛員開啟了轉向燈，便會借助后視鏡警示燈或者聲音來進行提醒，在高速變道或者城市擁堵路段的時候，可有效地避免因為盲區車輛而引發的側向碰撞。行業統計數據顯示，BSD系統可讓變道事故率降低大約35%。

2.4 內視視覺傳感器的應用

2.4.1 駕駛員注意力監控系統

內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，以此來實時監測其是否處于疲勞或者分心狀態，它運用紅外攝像頭去捕捉駕駛員的面部圖像，這樣可有效避免環境光所帶來的干擾，借助深度學習模型來檢測眼部的開合程度、頭部的姿態以及打哈欠的頻率，再結合心率變異分析來判斷疲勞的等級。在長途駕駛過程當中，該系統可提前10～15分鐘對疲勞狀態發出預警，降低事故發生的風險。實際的路測結果說明，DMS可讓由疲勞駕駛所引發的事故減少40%。

2.4.2 駕乘身份識別

內視視覺傳感器借助生物特征識別技術達成車輛防盜以及個性化設置，運用人臉識別算法或者虹膜識別技術來驗證駕駛員身份，其集成了車載系統權限管理功能，當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，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行個性化配置，如座椅位置、空調偏好等。經過測試可知，該系統的識別準確率達到了99.5%，誤識別率則低于0.1%。

3 智能網聯汽車視覺傳感器聯機調試方法研究

視覺傳感器進行聯機調試屬于保證其感知精度的關鍵環節，要切實保證傳感器于復雜環境之中，如強光、雨霧以及電磁干擾等狀況下，可有穩定的性能以及準確的測量結果。文章以中科慧眼S1CG前視視覺傳感器（雙目相機）當作例子，結合其配套的工具FieldHelper以及SDK接口，從硬件標定開始，經過場景學習，一直到數據融合，系統地闡述聯機調試的核心流程和技術要點。

3.1 硬件安裝與標定校正

前視視覺傳感器（雙目相機）的物理安裝狀況會對數據可靠性產生直接影響，在進行調試操作之前，務必要保證雙目相機處于水平居中的狀態，并將其穩固地固定在車輛的前部位置，針對雙目相機的俯仰角，需要借助設備后面的螺旋鈕進行調整，直至地平線與視野中心的黃線達到重合的狀態，為了有效消除鏡頭畸變帶來的影響，需要運用尺寸為90cm×40cm的黑白棋盤格標定板來完成多組拍攝工作。標定距離方面，8mm鏡頭需要在8m、12m、16m以及20m這些位置分別進行拍攝，而4mm鏡頭所對應的拍攝位置是4m、6m、8m以及10m。操作規范方面，進行標定時標定板要和車輛中軸線保持對齊狀態，之后依靠圖像從紅框轉變為綠框來判斷校準是否達到合格標準。

3.2 場景學習模式與參數配置

前視視覺傳感器（雙目相機）需要借助場景學習來構建環境感知模型，而S1CG提供了四種學習模式，以此來適應不同的工作狀況。

（1）自動學習模式：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自動學習。

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

（3）姿態學習模式：在實驗室環境當中，把標定板放置于相機正前方的位置，其中8mm鏡頭的距離為5m，4mm鏡頭的距離為2m，然后對靶標高度進行調整，使其與雙目相機光軸保持一致，借助靶標橫向中線來校準俯仰角。

（4）視差學習模式：該模式適用于不存在車道線的場景，系統會自動對天地交界消失點進行識別，之后依靠人工輔助的方式，將十字標調整至綠框位置，完成標定操作。

3.3 調試驗證與異常處理

完成調試后，使用演示工具實時驗證輸出。

（1）數據完整性方面：需對雙目相機左圖與右圖、視差圖以及點云的分辨率進行檢查，其分辨率為1280×720且幀率為12.5fps，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：當出現標定失敗的情況，就需要對標定板的擺放情況進行檢查，或者查看鏡頭是否受到污染，要是學習進度出現停滯，可借助“恢復出廠設置”來重置參數，之后再次進行標定。

4 結語

視覺傳感器作為環境感知核心部件，其性能高度依賴聯機調試精度，直接影響駕駛安全與系統可靠性。針對調試中參數配置復雜、場景適應性差等問題，需構建涵蓋硬件標定、場景學習及參數驗證的標準化調試流程。未來可探索自動化標定算法與優化多傳感器融合策略，以應對動態環境挑戰，推動智能駕駛技術規模化應用。

基金項目：湖南省職業院校教育教學改革研究項目（項目編號：ZJGB2024593）。

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