Preface 前言

為什么要寫這本書

隨著新能源汽車的普及，搭載高級智能駕駛系統的車輛越來越多。與此同時，隨著新算法以及大算力SoC芯片的應用，智能駕駛的核心技術取得了突破性進展。感知模塊作為智能駕駛系統中的關鍵模塊，主要基于車輛的行駛性能和共識規則，實時、可靠、準確地探測車輛周圍環境給行駛帶來的安全隱患，為下游的規控模塊提供必要的信息，以便采取適當的操作措施來避免交通事故的發生。視覺感知作為智能駕駛系統的“眼睛”，通過高分辨率攝像頭和深度學習技術，能夠捕捉到道路上的各種細節（如車道線、交通標識牌、行人、車輛等），并轉換為下游所需的信息。因此，從事智能駕駛工作的相關人員有必要了解視覺感知方面的知識。

目前，市面上智能駕駛感知方面的技術資料不少，但關于視覺感知后處理技術的著作不多。考慮到目前國內缺乏系統介紹智能駕駛視覺感知后處理方法的書籍，我編寫了本書。

近年來，人工智能技術的發展日新月異，本書中所提到的一些算法和技術將不斷被更新，甚至被淘汰。但萬變不離其宗，其背后的基本原理不會變，因此本書可以為讀者研究和應用智能駕駛視覺感知后處理技術提供參考。

讀者對象

本書適合以下人群閱讀。

? 從事智能駕駛研發工作的科研機構人員、企業研究人員和工程師。

? 車輛工程、自動駕駛專業的學生。

? 對自動駕駛感知技術和多傳感器融合感興趣的讀者。

如何閱讀本書

全書共分為6章。

第1章概述了智能駕駛的歷史演進與分類標準，深入探討了視覺感知在智能駕駛中的實際應用。

第2章詳細介紹了攝像頭的硬件組成及攝像頭在自動駕駛中的關鍵作用，并結合實際應用場景與安裝位置，對攝像頭的關鍵參數與性能要求進行了全面闡述。

第3章對攝像頭成像模型與標定技術進行了專業解析，概述了科研與量產中廣泛應用的標定方法。

第4章簡要介紹了車道線檢測技術，并重點闡述了車道線的后處理與跟蹤策略。

第5章深入探討了視覺障礙物檢測技術的發展現狀，重點講解了障礙物測距與目標跟蹤方法，同時介紹了紅綠燈、交通標識牌等的視覺處理手段，并結合智能駕駛功能，針對量產中常見的問題提出了實用的解決方法。

第6章對多攝像頭標定技術進行了詳細闡述，并重點介紹了多攝像頭融合算法，最后對目前流行的BEV算法進行了簡要介紹。

勘誤和支持

由于我的水平有限，書中難免會出現一些錯誤或者表達不準確的地方，懇請讀者批評指正。聯系郵箱：weisong.885@163.com。

致謝

感謝一起合作過的同行，正是因為與各位同行的深入交流、緊密合作以及項目經驗的不斷積累，我才有了撰寫本書的想法。在本書創作過程中，他們為我提供了許多寶貴的建議和寫作思路，使我得以不斷豐富和完善書中的內容。感謝西北工業大學亞軍老師幫忙收集資料和提供相關的思路，感謝心滿、炳剛、瑛哥、小徐同學、豆哥、豆包以及其他好朋友的鼎力相助。

感謝我的愛人，她在我寫作期間承擔了很多家庭責任，讓我能夠全心全意地投入到創作中。她的理解與包容，讓我在寫作過程中更加從容與自在。感謝孩子的日常鼓勵和提醒，他那明朗的笑容一直激勵著我。

韋松