【摘要】：视觉系统采用一个或多个传感器。如果传感器安装在同样准确的机械底座上,工厂调校的任务就只是调整取景定向。如果传感器是分别安装的,当其中一个传感器不能定向时,便产生了传感器之间的互校准问题。通过分析获取的图像或使用其他传感器,如惯性测量单元,可以获得准确的稳定系统,从而更稳定地消除这些变量产生的影响。这种技术的缺点是成本高,因为涉及保持传感器一致,保持校准,并提供额外的计算能力。
视觉系统采用一个或多个传感器。把两个成像器集成到一块电路板上,并从不同的角度定向同一场景,这样形成的系统就是立体视觉。这种系统在设计阶段有个额外的功能需要考虑：基线,即两个成像仪之间的距离。根据基线宽度,立体摄像机进行调整去检测不同距离的物体：长的基线能更好的检测远处的物体,而短的基线使三维重建成为可能。如果传感器安装在同样准确的机械底座上,工厂调校的任务就只是调整取景定向。如果传感器是分别安装的（如在两个单独的摄像机的情况下）,当其中一个传感器不能定向时,便产生了传感器之间的互校准问题。
简单的检测识别系统使用的是单摄像机（单眼）去获得图像流,该图像流会被分析。这种系统需要知道在基准参考系统中摄像机的方位,来准确估计被检测物体的距离。如果摄像机安装在移动的车辆上,其方向会不断变化,方向的变化取决于许多变量,如减震器响应,车辆速度,或者路面不平度。通过分析获取的图像或使用其他传感器,如惯性测量单元（IMU）,可以获得准确的稳定系统,从而更稳定地消除这些变量产生的影响。然而,只有在平坦的场地上才能实现真正的稳定系统。只有在假设道路宽度不变或车道专用标记结构化等条件下,单摄像机系统对道路坡度的估计才是可能的。另一方面,即使在不平坦的场地,立体系统也能对距离进行估计。其他的特征,如道路坡度和瞬时颠簸,可以通过立体系统的处理检测到。这种技术的缺点是成本高,因为涉及保持传感器一致,保持校准,并提供额外的计算能力。对于一些特定的应用,也可以设计含有两个以上摄像机的系统[82]。(www.xing528.com)
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