机器视觉对自动驾驶汽车有好处

说到自动驾驶汽车，有一个明显的阴谋，因为我们都知道，最终它们会在道路上行驶。这项技术发展到完全自主的程度只是时间问题。

自动驾驶汽车的自动驾驶分为五个阶段。1级自动驾驶功能包括巡航控制、紧急刹车或在驾驶员漂移车道时提醒驾驶员，但所有1级自动驾驶功能都要求驾驶员仍然承担大部分驾驶责任。5级自动驾驶将是一辆完全自动驾驶的汽车，在这种汽车中，人类驾驶员很少(如果有的话)需要驾驶。

目前存在的一些最先进的自动驾驶汽车是4级。这意味着它们可以完全自主驾驶，但只能在预先确定的区域行驶。例如，谷歌的自动驾驶汽车是自动驾驶的，但只能在谷歌的校园内自动驾驶。同样，由Navya和Keolis合作在拉斯维加斯推出的自动驾驶电动班车是完全自动驾驶的，但仅限于拉斯维加斯市指定的创新区。目前道路上还没有5级自动驾驶汽车。

机器视觉在达到5级自主方面的作用

机器视觉摄像头和相关技术不仅将在自动驾驶汽车的安全方面发挥重要作用，而且还将在驾驶过程中考虑意外变量的能力方面发挥重要作用——这是自动驾驶汽车实现的一个关键里程碑。

例如，确定机器视觉相机所需的最佳视野(FOV)和百万像素(MP)是一个至关重要的考虑因素。随着视场的扩大，需要更多的mp才能看到远处的物体。对于100°视场摄像机，需要8个像素像素才能看到67米外的行人，而45°视场摄像机只需要1个像素像素就能看到67米外的同一名行人。另一个重要的考虑因素是机器视觉相机的帧率，即每秒帧数。帧速率与自动驾驶汽车的停车距离直接相关，而停车距离是一个至关重要的安全功能。10 FPS相机和30 FPS相机之间的停止距离差异，特别是在高速下，可以高达15米。

帧速率，以及视场和MPs，是决定自动驾驶汽车识别和避开障碍物的能力的重要组成部分，确保司机和行人的安全。

机器视觉能力将在自动驾驶汽车的发展中发挥越来越重要的作用。一旦机器视觉能够帮助车辆识别和识别潜在危险，以及如何避免这些危险，自动驾驶汽车将更接近广泛部署。

这篇文章最初出现在AIA网站上．友邦保险是先进自动化协会(A3)．A3是CFE Media的内容合作伙伴。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程，cvavra@cfemedia.com．

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