立体视觉技术通过模拟人类双眼的工作机制，帮助车辆“看见”并理解周围环境的三维结构。这一过程涉及从两个或多个不同视角获取图像，然后计算这些图像之间的差异来生成深度信息，从而构建出环境的三维模型。以下是立体视觉如何实现这一点的具体步骤和技术细节：
1. 双目或多目摄像头设置
- 双目系统：最常见的是使用两个摄像头，它们以一定的基线距离（即两摄像头中心点之间的距离）安装。这两个摄像头分别对应于人的两只眼睛。
- 多目系统：为了获得更全面的视野覆盖和更高的精度，有时会采用三个或更多的摄像头，布置在车辆的不同位置（如前后左右），形成全方位的视角覆盖。
2. 图像采集与校正
- 同步采集：两个或多个摄像头同时拍摄同一场景，确保图像之间的时间差尽可能小，以减少由于物体移动造成的误差。
- 图像校正：由于摄像头可能存在轻微的角度偏差或镜头畸变，需要对原始图像进行几何校正，使它们处于相同的平面内，简化后续的匹配过程。常用的校正方法包括张氏标定法等。
3. 视差计算
- 特征提取与匹配：在经过校正后的左右图像中，找到对应的特征点（如角点、边缘等）。这一步通常使用特征描述子（如SIFT、SURF）和匹配算法（如块匹配、半全局匹配）来完成。
- 视差图生成：根据每个特征点在左右图像中的位置差异（即视差），可以推算出该点相对于摄像头的距离。视差越大，表示该点越近；视差越小，则表示该点较远。
4. 深度信息生成
- 三角测量原理：利用已知的相机基线长度和焦距，结合视差值，通过三角测量原理计算每个匹配点对应的深度信息。具体公式如下：
Z=f⋅Bd
其中，Z 是目标点到摄像头的距离，f 是摄像头的焦距，B 是摄像头之间的基线距离，d 是视差值。
5. 三维重建
- 点云生成：将每个像素点的深度信息转换为三维坐标，生成一个由大量三维点组成的点云模型。这个点云模型代表了车辆周围的三维空间结构。
- 表面重建：进一步处理点云数据，可以通过网格化（如Delaunay三角剖分）、曲面拟合等方法生成更加连续和平滑的三维表面模型。
6. 环境理解和决策支持
- 障碍物检测与分类：基于生成的三维模型，可以识别出前方的障碍物，并根据其形状、大小等特征进行分类（如行人、车辆、建筑物等）。
- 动态跟踪：对于移动的目标（如行人、其他车辆），可以持续跟踪其运动轨迹，预测其未来的移动方向，为自动驾驶系统提供决策依据。
- 路径规划与避障：结合三维环境模型，系统可以规划出安全的行驶路径，避开障碍物和其他危险区域。
7. 应对挑战
- 光照变化和遮挡问题：在复杂环境下（如强光直射、阴影区域或部分遮挡），传统的方法可能会失效。为此，研究人员正在探索结合深度学习技术来增强系统的鲁棒性。
- 实时性要求：为了满足自动驾驶对实时性的严格要求，高效的硬件加速器（如GPU、FPGA）和优化算法（如CUDA、OpenCL）被广泛应用于加速视差计算和三维重建过程。
总结
立体视觉通过精确地捕捉和分析视差信息，能够帮助车辆“看见”并理解周围环境的三维结构。这项技术不仅提高了车辆对环境的认知能力，还增强了行车的安全性和智能化水平。随着研究的深入和技术的进步，未来的立体视觉系统将会变得更加成熟和完善，为自动驾驶技术的发展奠定坚实的基础。选择具备先进立体视觉技术的解决方案，可以让每一次出行都更加安心和顺畅。
