立体视觉技术通过提供精确的三维环境感知能力，对高级驾驶辅助系统（ADAS）的功能扩展起到了关键作用。以下是立体视觉技术如何支持并增强ADAS功能的具体方式：
1. 障碍物检测与避障
- 原理：立体视觉系统通过计算视差图来生成深度信息，从而准确地检测和定位前方及周围的障碍物。
- 应用：
- 自动紧急制动（AEB）：当系统检测到前方有障碍物且可能发生碰撞时，可以自动启动制动系统以避免或减轻碰撞。
- 自适应巡航控制（ACC）：结合距离测量数据，调整车速以保持与前车的安全距离。
2. 车道保持辅助（LKA）
- 原理：利用立体视觉识别道路边缘和车道线的位置，并计算车辆相对于车道中心的位置。
- 应用：
- 当车辆偏离车道时，系统会发出警告或自动调整转向角度，帮助驾驶员保持在车道内行驶。
3. 行人及其他动态目标识别
- 原理：通过分析摄像头捕捉到的图像中的特征点和深度信息，能够高效地识别并跟踪行人、自行车骑行者等动态目标。
- 应用：
- 行人检测与预警：当检测到前方有行人或其他移动物体时，系统可以提前预警甚至采取自动减速措施，以防止事故发生。
4. 盲区监测（BSD）
- 原理：多目摄像头系统可以覆盖车辆周围360度的视野，特别是侧后方的盲区区域。
- 应用：
- 当有其他车辆进入盲区时，系统会向驾驶员发出警报，提醒注意潜在危险，尤其是在变道或转弯时尤为重要。
5. 交通标志识别（TSR）
- 原理：通过识别道路上的交通标志图像，并利用深度学习算法进行分类和理解。
- 应用：
- 系统能够实时通知驾驶员当前的道路规则（如限速、禁止超车等），帮助遵守交通法规。
6. 全方位环境感知
- 原理：多目视觉系统提供的360度无死角视野覆盖，结合深度信息，为车辆提供了全面的环境感知能力。
- 应用：
- 在复杂的市区环境中，这种全方位的感知能力有助于减少盲区带来的安全隐患，提升整体安全性。
7. 自动泊车辅助（APA）
- 原理：使用立体视觉系统识别停车位的位置和大小，并计算出最优的停车路径。
- 应用：
- 系统可以引导车辆安全地驶入停车位，特别是在狭窄空间中特别有用，减少了手动操作的难度和风险。
8. 夜间模式增强
- 原理：一些立体视觉系统配备了红外摄像头或其他低光敏感度高的传感器，在低光照条件下也能清晰地“看见”周围的环境。
- 应用：
- 提高夜间驾驶的安全性，特别是在光线不足的情况下，仍能有效识别行人和障碍物。
9. 多传感器融合
- 原理：将立体视觉与其他类型的传感器（如激光雷达、毫米波雷达）的数据融合，形成互补优势。
- 应用：
- 这种融合策略不仅增强了系统的鲁棒性和准确性，还提高了在各种天气条件下的性能表现。
10. 预测性维护
- 原理：通过分析视觉数据来监测车辆部件的状态，如轮胎磨损、灯光故障等。
- 应用：
- 提前预警潜在问题，建议进行必要的维护保养，防止故障发生。
结论
立体视觉技术通过提供精确的三维环境信息，极大地增强了ADAS的功能性和可靠性。无论是提高日常驾驶的安全性，还是在特定场景下提供辅助，这些技术都为驾驶员带来了更多的便利和支持。随着技术的进步，未来的ADAS系统将会更加智能、高效，进一步推动自动驾驶技术的发展。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。未来的研究还将探索如何更好地整合多种传感器数据，提高系统的鲁棒性和适应性。
