大家久等啦，在上一期介绍了自动驾驶背后的传感器（前篇）中，我们介绍了高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶所需的毫米波雷达和激光雷达的原理和功能，本期我们将继续展开讲解另外两个传感器-“超声波传感器”和“摄像头传感器”的原理和功能。
超声波传感器的原理和功能
超声波传感器能被任何材质的障碍物所反射，并接收和放大障碍物反射的超声波脉冲，将超声波脉冲转换成数字信号。
因此超声波传感器一直被广泛地应用在汽车上，为驾驶员的安全出行提供辅助。
*参考：超声波所在频段人耳无法听到。
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超声波传感器的构成
超声波传感器，由超声波喇叭、用于处理影像和计时的芯片等零部件组成。
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超声波传感器如何工作？
超声波发射器发出超声波，超声波遇到障碍物会返回，超声波传感器正是根据发射波和回波之间的时间差来测定发射点到障碍物的实际距离。
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怕脏的超声波传感器
但是强大如超声波传感器可是很怕脏污的，应始终保持表面干净。因为当其被异物附着时，超声波喇叭的震动(残响时间*1)会发生异常。例如超声波喇叭上附着霜（冰）、雪、泥等异物时，会影响超声波喇叭的正常功能。
*2参考：挡板即护圈（保护零件），相当于超声波传感器嵌入车辆的缓冲器。
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以上就是超声波传感器的原理和功能啦
接下来将进入摄像头传感器的讲解环节
摄像头传感器的原理和功能
摄像头传感器，顾名思义就是通过摄像头拍摄车辆周边场景，并以此来识别车辆、行人、行车线等的传感器。从拍摄到的影像可以检测出车辆及车灯、行车道的白线及标识、行人及自行车等。
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摄像头传感器的分类和构成
摄像头传感器分为单镜头摄像头和多镜头立体摄像头两种。单镜头摄像头识别的是平面影像，而多镜头立体摄像头内置2个摄像头，除了可以识别立体物体，还可以测算到目标物体的距离。
*参考：投影点坐标的位置不精确会影响检测精度。请确保镜头已得到充分的校正、调整。
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摄像头传感器如何工作？
摄像头传感器通过获取摄像头拍摄的车辆周边的实景画面，从实景画面中抽取场景特征信息、调整显像浓度，对画面进行预处理。根据预处理结果，更容易辨别对象的特征及形状、颜色等信息，从而提高检测速度。
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目标物体处理流程
图像传感器通过图像处理识别对象物体，根据驾驶辅助ECU检测到的信息进行内容识别、判断、控制车辆。
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检测车道
从经过处理的图像上抽取边缘画面（亮度变化大的区域），从边缘画面中找出行车线标记（车道两侧的实线及虚线，直道显示为直线），通过行车线标记测定车道。
基于行车线信息获取车道中央位置、车辆行进方向及测算距离，从而识别、判断、控制车辆。
※参考3：Hough (霍夫变换)用于检测图像中的各类曲线（如直线、圆、抛物线、椭圆等），并以一定的函数关系进行描述，应用于影像分析、模式识别等很多领域。
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检测道路标识
从经过处理的图像上抽取对应的候补点，寻找由各点分布构成的直线、曲线、平面等任意图形，按照特定的模板推定标识。通过标识信息进行判断并控制车辆。
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检测行人
人物图像由于体型、姿势、衣着等因素影响较难识别。因此，从图像中区分出静止的背景和运动的人物，需要根据模型化部位（手脚等较大部位的图形）以及统计性特征（全身图像等）进行识别，符合特征的则被判定为行人。根据车辆与行人间的位置关系及测算的距离，识别、判断、控制车辆。
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多镜头立体摄像头
单镜头摄像头拍摄到的某一个图像，在转化成二次元画面时，由于缺少目标物体纵深数据导致无法进行立体识别。而多镜头立体摄像头融合了2个摄像头拍摄的图像从而获得视觉差，并利用视觉差使用三件测量的方式计算出纵深数据。因此，立体地识别目标物体的大小及形状
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本期内容干货满满，你涨知识了吗？
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