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·了解视觉传感器的定义及特点。
·掌握视觉传感器的类型及功能。
·掌握视觉传感器的环境感知流程。
·了解视觉传感器的应用场景。
·了解不同品牌视觉传感器的区别，培养积极探索的精神。
某自动驾驶公司计划研发一款紧凑型智能驾驶汽车，现对市面上的视觉传感器进行挑选，你作为一名视觉传感器检测工程师，主管要求你对市面上的视觉传感器进行分析，并提交分析报告。
请查阅相关资料，简述视觉传感器的定义及组成。
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视觉传感器是利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器，与人类视觉最为接近。视觉传感器拥有较广的垂直场角、较高的纵向分辨率，同时可以提供物体颜色以及纹路等信息。这些信息有助于智能网联汽车实现行人检测、车辆识别、交通标志识别等任务。通常用图像分辨率与精度来描述视觉传感器的性能，以此来估算目标物体与车辆之间的相对距离和相对速度。
视觉传感器主要由光源、镜头、图像传感器、模数转换器、图像处理器和图像存储器等组成。它的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的原始图像。通常把光、摄像机、图像处理器和标准的控制与通信接口等集成为一体的视觉传感器称为一个智能图像采集与处理单元。图2-1-1所示为视觉传感器的组成。
图2-1-1 视觉传感器的组成
请查阅相关资料，简述视觉传感器的特点。
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在智能网联汽车中，视觉传感器主要是为了测量车辆与障碍物之间的距离，并识别出障碍物。随着时代的发展与科技的需要，衍生出了多摄像头视觉传感器，但万变不离其宗，视觉传感器仍具有以下特点。
视觉图像的信息量极为丰富，尤其是彩色图像，不仅包含视野内物体的距离信息，而且还有该物体的颜色、纹理、深度和形状等信息，如图2-1-2所示。
在视野范围内可同时实现道路检测、车辆检测、行人检测、交通标志检测、交通信号灯检测等，信息获取面积大。当多辆智能网联汽车同时工作时，不会出现互相干扰的现象。
图2-1-2 视觉传感器实时获取场景信息
视觉信息获取的是实时的场景图像，提供的信息不依赖于先验知识（比如GPS导航依赖电子地图的信息），有较强的适应环境的能力。
视觉传感器应用广泛，在智能网联汽车中可用于前视、后视、侧视、内视、环视等。以前视为例，夜视、车道偏离预警、碰撞预警、交通标志识别等要求视觉系统在各种天气、路况条件下，能够清晰识别车道线、车辆、障碍物、交通标志等，如图2-1-3所示。
图2-1-3 视觉传感器获取路面信息
请查阅相关资料，简述视觉传感器的类型。
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1. 定义
单目视觉传感器模块（单目摄像头）只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目视觉传感器开发的，因此相对于其他类别的车载视觉传感器，单目车载视觉传感器的算法成熟度更高。图2-1-4所示为单目车载视觉传感器。
图2-1-4 单目车载视觉传感器
2. 特点
单目视觉传感器具有成本低、帧速率高、信息丰富、检测距离远等优点，但易受光照、气候等环境影响，缺乏目标距离等深度信息，对目标速度的测量也不够可靠。
3. 优点
相比于基于双目视觉和采用雷达测距的方式，基于单目视觉的车辆测距方式有着不可替代的优势，见表2-1-1。
表2-1-1 单目视觉传感器的优点
4. 缺点
单目视觉的视野完全取决于镜头且单目测距的精度较低，见表2-1-2。
表2-1-2 单目视觉传感器的缺点
1. 定义
由于单目测距存在缺陷，双目视觉应运而生，如图2-1-5所示。双目视觉传感器模块（双目摄像头）包含两个摄像机和两个镜头。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在相机成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个车载视觉传感器的实际距离这些信息，根据数学运算即可计算出到物体的距离。
图2-1-5 双目视觉传感器
2. 特点
与单目摄像头相比，双目摄像头的特点见表2-1-3。
表2-1-3 双目摄像头的特点
双目摄像头兼具了图像和激光测量的特点，但也有自身安装、标定和算法方面的挑战。在实际应用中，双目摄像头可以获取的点云数量远多于激光雷达，但是需要强大的算法适配才能进一步进行分类、识别和目标跟踪，同时也需要具有较强计算力的嵌入式芯片，才能使其优势得到发挥。
3. 优点
双目摄像头的优点见表2-1-4。
表2-1-4 双目摄像头的优点
4. 缺点
基于双目视觉的自动驾驶感知过程具有很多独特的优势，但是也有其不能忽视的缺点，见表2-1-5。
表2-1-5 双目摄像头的缺点
1. 定义
夜间可见光成像的信噪比比较低，从而导致视觉传感器夜间成像效果不佳，而红外夜视系统可以弥补光照不足条件下视觉传感器的缺点。在光谱中，波长为0.76～400μm的一段称为红外线，红外线是不可见光线。所有温度高于0K的物体都可以产生红外线，现代物理学称之为热辐射。传统红外摄像头如图2-1-6所示。
图2-1-6 红外摄像头
红外夜视系统可分为主动夜视和被动夜视两种类型。
2. 主动夜视系统工作原理
主动红外传感器的发射机发出一束经调制的红外光束，被红外接收机接收，从而形成一条红外光束组成的警戒线。当遇到树叶、雨、小动物、雪、沙尘、雾等遮挡不应报警，而人或相当体积的物品遮挡则发出报警。主动红外探测器技术主要采用一发一收，属于线形防范，现在已经从最初的单光束发展到多光束，而且还可以双发双收，最大限度地降低误报率，从而增强该系统的稳定性和可靠性。
由于红外线属于环境因素不相干性良好（对于环境中的声响、雷电、振动、各类人工光源及电磁干扰源，具有良好的不相干性）的探测介质，同时其目标因素相干性好（只有阻断红外射束的目标，才会触发报警），所以主动红外传感器将会得到进一步的推广和应用。图2-1-7所示为主动红外夜视技术工作流程。
3. 被动夜视系统工作原理
被动红外传感器是靠探测物体发射的红外线工作的。传感器收集外界的红外辐射进而聚集到红外传感器上。红外传感器通常采用热释电元件，这种元件在接收了红外辐射热量发生变化时就会向外释放电荷，经检测处理后发出报警。这种传感器是以探测人体辐射为目标的，所以辐射敏感元件对波长为10μm左右的红外辐射必须非常敏感。为了对人体的红外辐射敏感，在它的辐射照面通常覆盖有特殊的滤光片，以免受到环境的干扰。
图2-1-7 主动红外夜视技术工作流程
这类夜视仪也称为热像仪。图2-1-8为被动红外夜视技术原理。
图2-1-8 被动红外夜视技术原理
4. 特点
红外夜视系统是视觉传感器的一个独特分支，图像处理算法在处理远红外夜视图像过程中依然能够发挥作用，因此红外夜视系统能够像可见光摄像头一样，获取环境中的目标大小和距离等信息，在光照不足条件下，对基于可见光的视觉传感器的应用是一种有效补充。
前三款视觉传感器所采用的镜头都是非鱼眼的，环视视觉传感器（环视摄像头）的镜头则是鱼眼镜头。环视摄像头安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的4个鱼眼镜头采集图像，采集到的图像与图2-1-9类似。通过标定值，进行图像的投影变换，可将图像还原成俯视图的样子。然后对四个方向的图像进行拼接，再在四幅图像的中间放上一张车的俯视图，即可实现从车顶往下看的效果。
图2-1-9 鱼眼镜头采集图像
请查阅相关资料，简述视觉传感器的功能。
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视觉传感器具有车道线识别、障碍物检测、交通标志和地面标志识别、交通信号灯识别、可行空间检测等功能。
车道线识别是智能网联汽车和自动驾驶汽车的关键功能，车道线识别主要是用视觉传感器获得车道位置（图2-1-10），使车辆行驶在正确的轨迹上，并避免驶入其他车道，防止驾驶员/车辆系统偏离车道。
图2-1-10 视觉传感器检测车道线
障碍物检测在行车路上也是必不可少的，常见的障碍物有汽车、行人、自行车、动物、建筑物等（图2-1-11），有了障碍物信息，可为行车安全提供巨大保障。
交通标志（图2-1-12）和地面标志作为道路特征为高精度地图进行辅助定位，基于感知结果更新地图。
图2-1-11 视觉传感器检测障碍物
交通信号灯的检测与识别是无人驾驶与辅助驾驶必不可少的功能，其识别精度直接关乎智能驾驶的安全性。
可行空间表示无人驾驶汽车可以正常行驶的区域，如图2-1-13所示。
图2-1-12 交通标志识别
图2-1-13 可行空间检测
请查阅相关资料，简述视觉传感器的感知流程。
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视觉传感器环境感知流程如图2-1-14所示，一般包括图像采集、图像预处理、图像特征提取、图像模式识别、结果传输等，根据具体识别对象和采用的识别方法不同，环境感知流程也会略有差异。视觉传感器环境感知流程内容见表2-1-6。
图2-1-14 视觉传感器环境感知流程
表2-1-6 视觉传感器环境感知流程内容
（续）
请查阅相关资料，简述视觉传感器的应用场景。
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生物学研究表明，人类获取的外界信息中，75%依靠视觉系统，而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将视觉传感器系统应用到智能网联汽车领域，无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性。视觉传感器在整个环境感知系统中占据了非常重要的地位，在智能网联汽车上的应用主要有两大类，分别是感知能力和定位能力。感知能力是实现对智能网联汽车各种环境信息的感知。定位能力主要采用视觉SLAM技术，根据提前建好的地图和实时的感知结果进行匹配，获取智能网联汽车的当前位置。
1. 视觉传感器的安装位置
由于具有成本相对较低、算法成熟度高、体积小、功能多样化等优势，智能网联汽车上的视觉传感器安装数量较多，图2-1-15所示为视觉传感器在智能网联汽车上的安装位置及对应功能示意图。本车中包含1个内置摄像头、1个前视摄像头、1个行车记录仪摄像头、1个倒车后视摄像头、2个测试摄像头和2个环视摄像头。
图2-1-15 视觉传感器在智能网联汽车上的安装及应用
2. 视觉传感器的感知能力
视觉传感器可提供的感知能力主要有车道线识别、障碍物识别、交通标志识别、道路标志识别、交通信号灯识别、可行驶区域识别、周围车辆感知、交通状况感知、道路状况感知、车辆本身状态感知等。视觉传感器在智能网联汽车上的具体应用如图2-1-16及表2-1-7所示。
图2-1-16 视觉传感器在智能网联汽车上的具体应用
表2-1-7 视觉传感器在智能网联汽车上的具体应用
视觉传感器的低成本和易用性，已吸引机器设计师和工艺工程师将其集成到各类曾经依赖人工、光电传感器，或根本不检验的应用。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分检。表2-1-8是常见的视觉传感器应用场景。
表2-1-8 常见的视觉传感器应用场景
随着中国智能制造的不断推进，近年来，下游对于产品检测智能化的要求不断提高，作为机器视觉背后的“眼睛”，CMOS图像传感器在工业应用中变得愈发重要。作为一家高效、智能、集成的半导体企业，为迎合市场需求，近期，比亚迪半导体推出一款工业级全局快门CMOS图像传感器芯片—BF3031。
BF3031是比亚迪半导体采用Global shutter技术研发生产的一款1/3in（1in=25.4mm）的50万像素图像传感器芯片，支持并行和MIPI数字输出接口，其有效像素阵列为838×640，最大帧速率为120fps@full，能在低照度环境下凭借优秀的灵敏度和信噪比保证优秀的成像质量。值得一提的是，相较于Rolling shutter，Global shutter可有效解决物体高速移动时，成像出现的部分曝光（partial exposure）、斜坡图形（skew）、晃动（wobble）等果冻效应现象。
砥砺奋进，谱写华章。比亚迪半导体始终紧跟时代步伐，让效率与品质并驾齐驱，用技术创新探索全新未来。比亚迪半导体自成立以来，已有近20年的深厚技术积累。在功率半导体、智能控制IC、智能传感器、光电半导体领域深入布局，凭借持续的研发投入、经验丰富的研发团队和多年的技术积累及应用实践，形成了丰富的产品线。在CIS领域，比亚迪半导体已成功研发和量产8万像素、30万像素、200万像素、500万像素、800万像素、1300万像素、安防、车载、线阵系列CIS产品，广泛应用于手机、平板计算机、笔记本计算机、玩具、汽车、安防监控、工业控制和医疗设备等领域。未来，比亚迪半导体会继续秉承“技术为王、创新为本”的理念，在半导体领域深耕，为广大客户提供高效、智能、集成的产品。
学生任务分配表
按照前面所了解的知识内容和小组内部讨论的结果，制定工作方案，落实各项工作负责人，如任务实施前的准备工作、实施中主要操作及协助支持工作、实施过程中相关要点及数据的记录工作等，并将结果填入工作计划表中。
工作计划表
1. 各组派代表阐述资料查询结果。
2. 各组就各自的查询结果进行交流，并分享技巧。
3. 教师结合各组完成的情况进行点评，选出最佳方案。
1. 各组代表展示汇报PPT，介绍任务的完成过程。
2. 请以小组为单位，对各组的操作过程与操作结果进行自评和互评，并将结果填入综合评价表中的小组评价部分。
3. 教师对学生工作过程与工作结果进行评价，并将评价结果填入综合评价表中的教师评价部分。
综合评价表
（续）
