科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用（一）

本文介绍: 通过精确的距离信息，系统可以预测潜在的碰撞风险并采取相应的避障措施。：与单目视觉相比，双目视觉不依赖于大量的训练数据集，因为它直接基于几何原理来计算深度，这在某些情况下可以减少对深度学习算法的依赖，降低计算资源的需求。：双目视觉在一定程度上不受光照条件的影响，即使在夜间或恶劣天气条件下，也能提供相对稳定的深度信息，这提高了无人驾驶汽车在各种环境下的可靠性。：双目视觉不仅提供深度信息，还可以辅助构建车辆周围的三维环境模型，这对于理解车辆所处的整体交通环境和进行更复杂的路径规划非常有用。

科普类——双目视觉在无人驾驶汽车中的应用（一）

双目视觉在无人驾驶汽车中的应用主要体现在以下几个方面：

深度感知与距离测量：双目视觉系统通过两个摄像头同时捕捉同一场景的图像，利用视差（即同一物体在两幅图像中的位置差异）来计算物体的深度信息。这种基于视差的方法可以提供精确的距离测量，帮助无人驾驶汽车判断前方物体的距离，从而进行安全驾驶决策。
障碍物检测与避障：双目视觉能够识别并测量前方的障碍物，包括车辆、行人、自行车等，这对于无人驾驶汽车在复杂交通环境中的导航至关重要。通过精确的距离信息，系统可以预测潜在的碰撞风险并采取相应的避障措施。
道路和车道识别：双目视觉系统可以帮助无人驾驶汽车识别道路边缘、车道标记以及其他交通标志，这对于保持车辆在正确的行驶路径上非常重要。
环境理解与场景重建：双目视觉不仅提供深度信息，还可以辅助构建车辆周围的三维环境模型，这对于理解车辆所处的整体交通环境和进行更复杂的路径规划非常有用。
全天候和全天候条件适应性：双目视觉在一定程度上不受光照条件的影响，即使在夜间或恶劣天气条件下，也能提供相对稳定的深度信息，这提高了无人驾驶汽车在各种环境下的可靠性。
减少对深度学习算法的依赖：与单目视觉相比，双目视觉不依赖于大量的训练数据集，因为它直接基于几何原理来计算深度，这在某些情况下可以减少对深度学习算法的依赖，降低计算资源的需求。