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行业领域

新一代信息技术产业,人工智能

需求背景

环视鱼眼相机在汽车中使用已有十来年的历史，从周边场景可视化到为自动泊车提供近场感知等等。其中的关键器件--鱼眼相机具有较大的径向畸变，即使采用校正算法仍会有比较大的副作用，包括视场角减小以及重采样扭曲缺陷等。因此，同一物体因为成像空间畸变破坏了表观特征位移不变性，给下游感知算法带来了巨大挑战。本文将阐述基于原始鱼眼图像的多任务感知技术，绕开畸变校正环节；其中多任务包括：深度估计、视觉里程计、语义分割、移动分割、物体检测以及镜头污染检测等六个主要感知任务。

智能驾驶场景（包括自动泊车场景）为了覆盖各种奇葩的工况，往往需要一个非常健壮的感知系统。采用各类方法并行实现物体检测是一种比较好的提升准确率的方案。例如，基于外观、移动、深度估计等特征来实现精确的物体检测。在设计一个比较完备的车载感知系统中，除了算力部分，模型架构的优化也是至关重要的。多任务学习就是一种非常好的设计范式，其中多个任务可以共享大部分计算从而节约算力。除此之外，从多任务中学习特征本质上也是引入了正则化，提升了模型泛化能力。

需解决的主要技术难题

1、双目成像技术，采用智能自适应控制切换策略解决了在低成本的条件下，感知多方位环境距离的实时性问题，双目成像技术在很大程度上促进了立体视觉在机器人领域的应用前景。

2、宽动态成像技术，可以实现在夜间、烟雾等复杂环境下的测距、定距离飞行、测绘等作业功能；通过采用全局曝光的CMOS传感器，使其双目成像避免了卷帘式曝光传感器的运动模糊问题，使其在无人机等快速移动物体的成像方面具备更大的优势。

3、视频显示，双目图像可显示在3D眼镜上，环视图像显示在显示器上。

4、云台稳像，双目云台采用2轴稳像和方向锁定功能，可360°旋转并完成-70°至90°的俯仰动作。

期望实现的主要技术目标

a.通过机器人本体上四个相机获取机器人四周全方位环境的图像，对图像进行拼接并进行畸变校正，360度方位无盲区，彻底解决目前国内立体视觉系统视野有限的关键问题。

需求解析

解析单位：沈阳经济技术开发区 解析时间：2023-06-30

刘光伟

沈阳工业大学电气工程学院

副院长

综合评价

此需求研究内容表述清楚，可与相关技术领域专家开展对接工作。

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处理进度