本文摘要：
从2010年第一辆上路的谷歌无人驾驶汽车，到2014年推出具有自动驾驶功能的特斯拉ModelS，无人驾驶汽车的发展速度打破了想象。虽然无人驾驶技术在20世纪70年代已经在可行性和实用性上取得了突破性进展，但直到最近谷歌、苹果、特斯拉等技术公司重新加入，无人驾驶才被消费者注意和接受。有可能每个人小时候都有这样的想象力：如果一辆车能自己开就好了。 现在这种想象又变成了现实，但背后的技术原理在某种程度上就像汽车一样简单。
从2010年第一辆上路的谷歌无人驾驶汽车，到2014年推出具有自动驾驶功能的特斯拉ModelS，无人驾驶汽车的发展速度打破了想象。虽然无人驾驶技术在20世纪70年代已经在可行性和实用性上取得了突破性进展，但直到最近谷歌、苹果、特斯拉等技术公司重新加入，无人驾驶才被消费者注意和接受。有可能每个人小时候都有这样的想象力：如果一辆车能自己开就好了。
现在这种想象又变成了现实，但背后的技术原理在某种程度上就像汽车一样简单。从无人驾驶到机器视觉无人驾驶，顾名思义，汽车可以在没有驾驶员操作的情况下自动行驶。这并不意味着汽车在实验场地上行驶、前进、转弯、灯光、刹车等非常简单的操作，而是必须满足用户在现实简单的路况上的通勤市场需求。
例如，汽车必须在高峰前将用户从家中缓慢安全地运送到公司，汽车必须准确识别当地的交通法规进行长途旅行和违章，车库可以在拥挤的情况下自动找到停车位并准确存放。这些场景显然对无人驾驶汽车提出了非常苛刻的拒绝。所以，无人驾驶汽车在某种程度上是一种汽车，它涉及到自动控制、建筑、人工智能、视觉计算等各种技术的融合。今天，我们想和你一起探索的是机器视觉。
以特斯拉ModelS为例，要想打造自动驾驶功能，就必须销售一款包括前端测距雷达、摄像头和车身周围12个超声波传感器的自动驾驶套件，并升级到最近的7.0系统。通过使用自适应巡航和辅助重定向技术，ModelS已经可以建立三个功能：自动车道维护、自动换道和自动停车。虽然看起来更能辅助司机，但在一定程度上已经可以代替司机的工作了。ModelS上安装的传感器可以监测周围的物体(比如测量前后车的距离)，比传统的超声波传感器更加精确灵活(因为周围的车都在高速行驶)。
这就是机器视觉在无人驾驶汽车上的应用。机器视觉赋予无人机眼睛。今年3月，DJI宣布了一个新产品，精灵4。
这款内置五个摄像头的无人机尤其引人注目。除了机身下的云台摄像头可以用来摄影外，Elf 4的四个内置摄像头都是用来搭建环境感官和屏障功能的，是机器视觉在无人机行业的应用。
无人机因其高速旋转的桨叶而具有一定的危险性。只有在GPS信号好的室外地方才能安全飞行，而没有GPS信号、充满各种电磁干扰的室内才是无人机的地狱。
而内置机器视觉摄像头的无人机可以根据光流定位技术构建精确定位和滑翔，也可以在室内流畅飞行，极大地拓展了无人机在场景中的应用。因此，机器视觉使得无人机产业的发展进入了一个新的阶段。机器视觉除了辅助定位和滑翔，还可以进一步提高无人机的安全性。
以Elf 4为例，前置双摄像头可以动态感知前方的飞行环境，遇到障碍物可以动态调整飞行路线搭建自动屏障。在机器视觉摄像头的支持下，无人机似乎有了眼睛，大大提高了飞行的安全性。这背后体现的技术原理是飞行控制技术与机器视觉的深度融合。DJI CEO王涛对Elf 4发表评论说：到目前为止，我最失望的产品还是倾向于回归机器视觉时代。
本文关键词：智能控制,开云官网入口下载,的,“,眼睛,”,机器,视觉,引领,从
本文来源：开云官网入口下载-www.scbfny.com