汽车影像技术的发展过程及未来目标

前言 起点其实非常早

汽车影像系统是一个听起来非常高端甚至于玄奥的东西，但是他却没那么复杂，众多消费者在买车时经常问到的“倒车影像”系统就是目前常见的汽车影像类产品之一，限于笔者的能力我们已经无从考证是哪一辆车原厂率先加入了倒车影像，但是根据身边几位专家的看法，类似的系统在十几年前就加入了一些大型车辆，毕竟车体越大，视觉死角越多。

之后倒车影像就被引入了小型车当中，随后的事情我们就知道了，倒车影像应用的越来越广泛，甚至连一些自主品牌的紧凑型车都加入了倒车影像系统，甚至的甚至还出现了一些车型直接放弃倒车雷达，使用倒车影像系统取而代之。总而言之，倒车影像是多数人认识汽车影像系统的开端，不过在文章的最开始，首先我们来给一个什么是汽车影像技术的定义，后续再来讲讲他们的应用以及他们未来的发展。

定义 汽车影像是个啥

虽然用这样一句话开头有点让人感觉丧气，不过目前全网乃至于全世界没有一个对于汽车影像技术的精确定义，不过在这里笔者依旧可以简单讲述归纳一下，那就以“光学成像系统”或者“测距系统”为基础的产品，都可以算是汽车影像相关产品。

可能很多人都不知道 测距仪本身就属于影像类产品

也就是说，其实真正意义上我们最常见的影像产品应该是倒车雷达了，只不过测距系统在常人看来并不够“影像”而已，不过从技术原理上测距与成像系统却是息息相关的。从技术历史上来看，倒车雷达应该出现于1950年-1960年之间，国内这边则在20世纪末，21世纪初全面普及。

倒车雷达是目前普及率最高的汽车影像产品

之后影像技术进入了飞速发展期，倒车影像、全景影像的都属于我们比较常规认知的产品，红外夜视系统也是一种很好的扩展，至于智能大灯、车道保持、自适应巡航等等都属于在更高阶的影像产品，都是在成像系统的基础上附加大量“识别信息”所构成的功能，稍后我们也会在文章中详细说明，还是按照惯例，首先我们来看看目前成熟的汽车影像产品都有什么。

倒车雷达工作示意图

开头 倒车影像占最先

关于倒车雷达其实可说的东西很少，所以就要从倒车影像开始讲了。说到倒车影像，首先要说的就是最原始的倒车影像系统，他非常非常的简单，就是在汽车尾部的中间放置一个小尺寸摄像头，同时在中控屏幕或者在车内后视镜侧部显示出来，这种倒车影像系统的确可以很好的帮助我们看到车的后部，但是对于距离的感觉仍然需要点时间，这种倒车影像系统目前已经很少见了，哪怕是百元级别的系统也会采用加入引导线的设计。

那么加入引导线有什么困难呢？实际上只需要在输出端加入一些修改就可以实现，只需要根据镜头的视角以及安放的位置计算出车身的宽度，就可以给出一个很好的左右提示。不过这种提示还有一个问题，那就是他不能与方向盘联动，只有在直向倒库的时候才能起到优秀的引导作用。

此时此刻就需要我们的引导线跟着方向盘方向进行变化了，但是想要实现这个功能并不简单，首先需要我们的车具备方向盘方向的实时检测能力，然后需要一个专用的端口将这个数据导出给倒车影像系统进行运算，之后才能实现引导线与方向盘同步。所以目前我们加装的倒车影像普遍不具备这个功能，而且有些车完全加装不了，这也是没办法的办法。

进步 多个视角轻易看

好了，既然倒车我们可以加入摄像头，那么其他角度就不能加入吗？自然是可以的，比如比亚迪S6、雅阁9代也有类似的设计，司机可以在车内直接看到右前轮位置或者右侧方的图像，如果你恰好要通过宽度限制很严格的区域，这套系统就可以体现出非常大的优势，让司机轻松的通过这里。

当然有些厂商就觉得既然可以加1个，加2个，那么全加上好了，这也就是目前比较流行的一个产品——全景影像系统。不同品牌不同车型的全景影像系统位置并不相同（而倒车影像基本是相同的），甚至可以说理念并不相同，比如目前奔驰的全景影像系统，4个摄像头分别位于前部正中，后部正中，2个外后视镜下部，可以自动拼合为一个完整的汽车周边图像，其本质是模拟一个4点全向测距，给停车带来极大的便利。

而也有一些越野车也加入了全景影像系统，不过却是为了通过性。丰田普拉多加入了前轮、2前侧、2后侧、后部下的盲区影像系统，在路面不平的情况下可以观察到很近距离前方、很近距离的侧部等情况，诸如前部等镜头还加入了车轮方向模拟示意，如果你恰好行驶在坑洼起伏非常明显的路段，这套系统会有非常大的用途。

革命 引入红外看夜间

然后我们就来说说夜视系统吧，夜视系统的基础就是红外成像系统，可能在很多人看来红外成像是一个比相机高端的多的东西，但是现代传感器的感应波长十分宽泛，红外图像传感器与可见光传感器区别往往只是前部滤色片不同而已。按照目前的工业水平，做出一个基本可以夜视的设备，成本不足1000元。

但是为什么目前汽车的夜视系统还是很少见呢？除去法律以及相关政策上的因素，夜视仪并不能带来很好的夜间运动视线，根本原因在于哪怕是红外光，夜间也不是那样的充足。所以汽车厂商往往会在车辆前部加入红外灯补充红外线来达到比较好的照明效果。不过红外灯可不像红外图像传感器那样的便宜，这也是目前夜视系统的主要成本。

最后的最后，把以上所有东西都算进去，红外也足够了，屏幕也能很好成像了，仍然有一个作为人类难以跨越的鸿沟，那就是我们日常看到的物体是彩色的，但是红外夜视系统却是单色，并且亮度比例与我们日常所见非常不符的画面，如果单纯靠这套系统去开车，恐怕出事故是必然的。所以才会有诸如奔驰这种厂商花大价钱研发红外物体识别系统，在屏幕上进行详尽的信息提示，以保证车辆的安全，这也是为什么目前红外夜视系统应用甚少的主要原因。

再进 路面也智能识别

以上所说的都是我们可以直观认知的汽车影像系统，其实有一些辅助驾驶方面的东西也是基于汽车影像技术二次开发的，比如目前在高配置汽车上运用的ACC自适应巡航，其原理就是通过实时工作的测距系统（往往是超声波与雷达结合）测算前车与目前车辆的距离以及时速，同时控制自己的车辆的速度。当然了一些更先进的ACC自适应巡航系统还会采用光学式传感器收集更多数据，以保证更好的效果。

智能识别的工作示意图

车道偏离警告系统和车道保持系统的基础则是光学识别，首先摄像头通过比较高的帧速率读取前部画面信息，之后通过处理器分析出车道的方向，由于车道天生具备高反差的特点，所以就能读取出来车道的方向，再结合汽车本身的方向信息，就可以得出我们是否偏离车道，偏离出多少的数据，这就是车道偏离警告系统，如果这套系统再与方向控制系统关联，那就是车道保持系统了。

并线辅助系统相对简单一点 不过却有效防止低级交通事故

并线辅助系统其实比较复杂，主要以雷达为主，也有一些光学式的产品存在，一般来说是依靠特定的雷达向特定方向发出信号，只要车辆在对应的区间内出现，就会给予司机一个不能并线的提示。这个功能对于一些驾驶习惯非常不好的朋友太有用了，毕竟城市里的剐蹭多半是因为并线而起，很有价值。

飞跃 忘记影像的发展

汽车影像技术再发展其实就非常没有影像气息了，不过也都脱离不了影像技术深层次开发的，比如智能大灯就是个很好的例子。智能大灯系统的基础也是光学识别，有些可能还会加入测距系统作为辅助，当然智能大灯的光学系统用的并不是物体识别，而是亮度识别以及高亮点轨迹识别，再加上测距系统辅助，可以很好判断对向车辆的位置，并且决定是否要开启和关闭对应的灯光。

自动刹车系统其实与自适应巡航有着异曲同工之妙，不过自动刹车系统要比自适应巡航更加复杂一点，毕竟随时在前部出现物体的概率很高，如果自动刹车系统过于灵敏的确会带来很多的困扰。所以现在车辆的自动刹车系统普遍采用光学＋超声波测距双重模式，不仅要侦测前方物体的距离，同时也需要光学识别物体识别前部是否真的有东西，否则超声波的反射很可能导致错误的刹车结果，追尾也就是必然了。

自动泊车系统绝对是各类影像技术的集大成者

自动泊车系统也是目前很多品牌高科技技术的重点，他可以算是一个比较复杂的影像技术综合应用，传统的自动泊车系统设计并不需要光学系统，只要超声波测距即可，相对先进的自动停车系统则会利用光学作为辅助识别，可以很好的保证停车的位置足够正，并且前后留的距离合适。

自动泊车系统

如果把如果再说的高科技一点，那就是奔驰最新的魔术车身控制系统了，这套系统同样基于光学识别，只不过采集的信息量非常庞大。车身通过光学系统采集地面信息，然后计算出前方路面的起伏情况，之后根据车速主动调整悬挂高低，这可以说是目前影像技术在汽车上边最精尖的应用了。

落后 研发时间是问题

以上就是目前影像系统的主要组成部分，一些与控制相关的功能可能好坏很难体会到，但是最起码一点——倒车影像系统的分辨率我们都有很深的体会。虽然倒车影像已经成为了一个比较主流的功能，但是我们也经常感觉到倒车影像的分辨率实在是太低，看起来颇为模糊。

从开发板到成品普及大概要10年的时间

但是如果我们来看看目前上游厂商能做到的程度呢？一套完整的引导线不可动的1080P鱼眼摄像头＋8英寸1080P屏幕可以把成本控制在1000元出头，但是目前倒车影像系统可以达到1080P分辨率的寥寥无几，而汽车的售价动辄6位数，显然成本并不是主要问题。

那么问题出在哪？由于汽车是一个随时运动工作的产品，对于部件的稳定性要求非常之高，影像产品虽然多数都外挂在控制系统之外，但是出现问题仍然是不可原谅的事情。所以我们目前看到这些车载影像系统非常落后，并不是因为他们出不起这个钱，而是因为他们需要太多的时间去研发和论证可靠性。

未来 自动驾驶都在此

上面我们说了现在汽车影像系统落后于整个影像系统的原因，不过落后归落后，汽车影像技术一定会是未来整个汽车工业发展最重要的一个环节，毕竟自动驾驶技术的根基就是环境侦测技术，而环境侦测技术9成依赖于影像技术。而且影像产品本身的价格相对于汽车非常的低廉，相信全面普及绝不是件困难的事情。

自动驾驶

想要做到上图中的自动驾驶 恐怕还有很多年的路需要走

不过汽车影像技术仍然面临着一个很大的难题，这个问题就在于信息量过大。虽然说收集周围环境可以非常简单的依靠增多传感器的形式来实现，但是哪怕收集到了非常海量的环境情况，仍然避免不了分析与处理这个环节，物体识别算法成为了重中之重，运算单元的理论能力也是非常重要的因素，目前的汽车仍然在使用Terga这种ARM低功耗级别的处理器，处理大量高分辨率高采样率的视频流信息显然是极其困难的。

小结：汽车影像技术一定是汽车厂商未来进步的重点，上文所指的那些高科技功能也会是衡量一个车科技含量的重要指标。当然了，除了影像技术，与互联网让我的结合应用，电力驱动技术也会成为汽车未来发展的主心骨，未来会怎样我们谁都不清楚，在现在能做的唯有期待，那就让我们尽请期待吧！