自动驾驶传感器那点事之摄像头传感器分类
引言
01
摄像头按采集方式分类
1.摄像头按视频采集方式分为：数字摄像头和模拟摄像头两大类。
车载上一般使用的是数字摄像头，它可以将视频采集设备产生的模拟视频信号转换成数字信号，进而将其储存在计算机里。
模拟摄像头只能将捕捉到的视频信号，经过特定的视频捕捉卡将模拟信号转换成数字模式，并加以压缩后才可以转换到计算机上运用。
举个例子来，我们使用的固定电话就属于模拟信号，它在通话过程中容易产生噪音（电流声或听不清）的情况。而我们的手机为了保持很好的通话质量，就将电话的模拟信号进行了数字化，手机之间的通话质量就非常清晰，同样原理使用数字摄像头能有效减少图像中的噪点和提升成像效果。
一句话概括：模拟视频信号是在一定的时间范围内可以有无限多个不同的取值。而数字视频信号是在模拟信号的基础上经过采样、量化和编码而形成的。模拟信号容易产生信号噪音和干扰，已逐步被数字信号取代。
图片来源：博世官网
02
摄像头按镜头数量分类
2.摄像头按镜头数量分为：单目摄像头、双目摄像头、三目摄像头，这些摄像头均可以用于自动驾驶的“视觉感知识别和定位测距”，小编会在以后的文章中介绍相关知识，本期先简单说说可以实现什么功能。
2.1单目摄像头
单目摄像头在自动驾驶视觉感知方面，主要用于识别红绿灯、车道线以及各类障碍物等。
单目摄像头在定位测距方面，它由于只有一个摄像头，需要先将感知到的目标障碍物与模型数据库样本建立起对应关系，再通过样本库所识别出的对应物体与车辆进行距离估算。
图片来源：FLIR官网
2.2双目摄像头
双目摄像头在视觉感知识别方面，它包含单目摄像头全部识别功能。在定位测距方面，由于双目摄像头含有两颗摄像头，所以无需像单目摄像头那样与模型数据库样本比对后才能定位测距。它通过视差的三角测距原理，计算左右“两眼”获取的两幅图像对应点间的位置偏差，可实时还原视觉场景中每一点的真实三维几何信息。双目摄像头比单目摄像头感知范围更大，而且定位测距更为准确，当然双目摄像头的成本和算力投入均比单目摄像头大。
图片来源：小觅智能官网
2.3三目摄像头
三目摄像头比双目摄像头功能更为强大，在视觉感知识别方面，它包含单、双目摄像头识别功能。而且由于三目摄像头比双目摄像头又多了一颗摄像头，所以在定位测距方面感知范围更大，也更为准确。但同时标定三个摄像头，需要投入的算力工作量更为巨大，当然成本也会更高。
图片来源：采埃孚
一句话概括：单目摄像头成本低，相对容易实现视觉感知识别和定位精度要求不高的测距功能，广泛应用于已上市的L2级别的高级辅助自动驾驶；L3-L4级别需要用到比单目摄像头更高精度测距定位功能及视觉感知识别能力的双目摄像头来保障，因此使用双目摄像头将成为L3-L4级别自动驾驶的主流。
03
摄像头按安装位置分类
3.摄像头按安装分布位置分为：前置摄像头、后视摄像头（含侧视摄像头）、内视摄像头、环视摄像头，这些摄像头除了可以实现自动驾驶的“视觉感知识别和定位测距”外，通过应用场景和不同算法还可实现更多功能，小编也会在后期的文章中介绍。
3.1前置摄像头
对于自动驾驶车辆而言，一般单目、双目等前置摄像头都会安装在前挡风玻璃上，用于检测前方路况，识别人、车、红绿灯以及障碍物等，广泛用于前向碰撞预警FCW（FrontCollision Warning）、行人探测与防撞预警PCW（PedestrianCollision Warning）、车道保持与危险预警HMW（VehicleDistance Monitoring Warning）、车道偏离预警LDW（LaneDeparture Warning）、交通标志识别TSR（TrafficSign Recognition）等功能。
图片来源：经纬恒润官网
3.2后视摄像头
后视摄像头一般安装在后挡风玻璃或后尾箱上的摄像头，用于倒车影像、流媒体后视镜。
倒车影像大家都比较熟悉了，而流媒体后视镜就是在此基础上的扩展，流媒体后视镜就是通过车辆后置的一枚摄像头，实时的拍摄车辆后方的画面，并将其无损、无延迟的在中央后视镜显示屏呈现出来。即以摄像头的视角，观察车辆后方的真实情况。
图片来源：宝马官网
侧视摄像头，是车载摄像头里面一个细分用途的摄像头，主要用于盲点监测BSD（Blind-SpotDetection），根据安装位置可以实现前视或后视作用。目前大部分产品通常安装在汽车两侧后视镜下方的位置，未来可能会取代倒后镜。
图片来源：宝马官网
3.3内视摄像头
内视摄像头，安装在车内司机前方，主要作用为疲劳提醒、车内人员监控，提高安全驾驶行为等。
四维图新旗下中寰卫星：智能副驾-驾驶员监控DMS系统
这里顺带说一句，四维图新旗下的中寰卫星，早已在商用车上落地智能副驾功能，为国内十大卡车业务提供软硬件产品，如DMS（(Driver Monitoring System）驾驶员监控系统、车道偏离预警LDW、行人碰撞预警PCW、车道保持辅助LKA、前向碰撞预警FCW等。
另外，四维图新在乘用车领域也有相应的DMS模块和软硬件产品，未来会为大家介绍。
在更高级的自动驾驶领域中，四维图新自有的自动驾驶解决方案可以提供更多产品和服务。并已在实车验证中，先后通过北京市自动驾驶路测T3牌照以及合肥市智能网联汽车开放道路测试牌照。
中寰卫星：智能副驾视频
3.4环视摄像头
环视摄像头，使用多个摄像头的图像进行拼接，为车辆提供360度成像，主要用于低速近距离感知，可以用于倒车影像、全景泊车和辅助自动驾驶等，也可配合其他传感器一起用于高精度地图数据的采集。
四维图新：高精度采集车-环视摄像头
下面小视频是四维图新的自动代客泊车AVP产品，它通过视觉SLAM及激光雷达定位（包含高精度地图车位和车道线要素图层）完成代客泊车和取车的过程：
代客泊车，车主将车辆开至停车场入口处下车，然后手机APP上选择“停车”，我们的车辆就自己去地下停车场（或停车楼）空余车位停好车（含有四维图新高精度停车场地图数据的车辆可以导航至多层楼宇停车位），停车位置信息也会同步至手机APP查看。
代客取车，当你从商场或办公楼离开时，在手机APP上选择“取车”，你的爱车就会自己启动并行驶到停车场出口，车主上车继续驾驶即可。
四维图新：自动代客泊车AVP视频
结语：
相信通过上述车载摄像头的介绍，大家也看到了视觉传感器可以帮助我们行车更加安全、便捷，然而自动驾驶是一个非常庞大的软硬件一体化系统，那么摄像头是如何实现前向碰撞预警、行人探测与防撞预警、车道保持与危险预警、车道偏离预警、交通标志识别等智能副驾的功能呢？