Tag: 深度计算

结构光（Structured Light）是一种主动三维感知技术，通过向目标物体投射特定编码的光学图案（如条纹、网格或点阵），并利用摄像头捕捉图案在物体表面的形变，进而通过三角测量原理计算物体的三维形貌。这种技术能够在毫秒级时间内获取高精度的深度信息，其精度可达亚毫米级，且对物体表面材质和光照条件具有较好的鲁棒性。 在自动驾驶领域，结构光常用于近距离高精度场景感知，如自动泊车系统中的车位识别、车内乘员监控等场景。特斯拉等厂商曾尝试将其应用于驾驶员状态监测系统，通过微型结构光模组实时捕捉眼睑、头部姿态等生物特征。值得注意的是，结构光在远距离探测中存在能量衰减问题，因此常与激光雷达、毫米波雷达形成互补。当前研究热点包括抗环境光干扰算法、动态场景下的实时编码优化等方向，相关成果可参考《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》2022年刊载的《Structured Light for 3D Reconstruction Beyond the Visible Spectrum》一文。

立体视觉（Stereo Vision）是指通过模拟人类双眼视差原理，利用两个或多个摄像头从不同角度采集同一场景的图像，通过计算图像间的差异来重建三维空间信息的技术。这项技术的核心在于对同一物体在不同视角下的像素位置差异（即视差）进行精确测量，从而推算出物体与摄像头之间的深度距离。立体视觉系统通常包括图像采集、相机标定、立体匹配和深度计算四个关键步骤，其优势在于能够直接获取稠密的深度图，且不依赖主动光源，适用于室外复杂光照环境。 在自动驾驶领域，立体视觉系统为车辆提供了实时的三维环境感知能力。通过精确计算前方障碍物的距离和形状，系统可以识别行人、车辆等关键目标，并为路径规划和避障决策提供数据支持。相比单目摄像头，立体视觉无需依赖先验知识就能直接测量距离；相比激光雷达，它在成本和技术成熟度上具有明显优势。当前主流的自动驾驶方案中，立体视觉常与毫米波雷达、超声波传感器等构成多模态感知系统，以提升系统的鲁棒性和安全性。随着深度学习技术的引入，基于神经网络的立体匹配算法显著提升了系统的精度和实时性，使得这项技术在量产车型中的应用前景更加广阔。