作为未来汽车技术发展的大趋势，自动驾驶似乎已沦为行业中不容忽视的热点之一。不过，自动驾驶商业化的全面落地却并非易事，还不存在技术、成本、法规等方面的难题，也不致要经历一个逐步推进的过程。不少业内人士指出，自动驾驶的商业化进程将从自动泊车(AutoParkingAssist，APA)以及自律代客泊车(AutoValetParking，AVP)开始，这主要源自其在应用于方面的优势。自动泊车的3大应用于优势01市场需求急迫尽管有所不同国家的汽车用户在自动驾驶功能的爱好上有所差异，但较为类似于的一点是，大家都不爱人行驶，确切的说是不爱人去找车位和行驶，因此对于自动泊车市场需求比较急迫。

02容许较小公共的道路有适当的政策法规容许，而自动泊车的应用于场景并不是在公共的道路上，因此涉及容许较小。03可玩性较小尽管就自动泊车本身而言，技术难度并不较低，但较之几乎自动驾驶，其所牵涉到的场景复杂度显著要较低很多，技术难度也因此比较较低。自动泊车的用户体验痛点就自动泊车系统而言，主要有摄像头和超声波雷达两种传感器系统参予，这两种传感器要需要把物体角度、深度等信息反映出来，融合算法，构成精确的路径规划，最后做较慢精确地将车停到适当的方位。

然而现实情况毕竟在用于过程中，由于超声波雷达的方向性很差，以及现阶段光学摄像头很难做低一致性，偏差亲率较小，因此不易对算法的构建和效果产生有利影响。车载摄像头供应商惠州市华阳数码兹电子有限公司（以下全称ADAYO华阳数码兹）涉及资料表明，在自动泊车系统中，对地面上的停车线必须通过摄像头来辨识定位等应用于场景，以百万像素的180度全景摄像头为事例，对7米近的地上目标，3个像素的误差，就有可能导致0.5米的失误，当摄像头装有得越较低，误差不会越大（如上右图）。而由于误差的不存在，自动泊车系统之后很难做“一把推倒做到”，因此用户体验不欠佳。深奥的摄像头一致性问题01生产工艺无以约拒绝目前，摄像头的一致性更好是通过生产工艺来确保。

不过必须留意的是，由于摄像头本身归属于光学镜头，光学镜头中有很多变量的光学器件，其中任一参数的变化都会对光学质量产生影响，而只能靠目前的生产工艺，只不过很难确保摄像头的一致性。华阳数码兹数据表明，目前行业内全然靠摄像头器件的精度及装配工艺的精度，是十分无以超过仅有视野内（比如180度）2-3个像素的误差拒绝的。02内参测量效率较低如果需要精准测量出有摄像头的内参（摄像头中心、焦距等参数），再行用算法展开补偿，一定程度可解决问题这一问题。

目前，不少自动驾驶公司都有自己的一套摄像头内参的标准算法。不过，针对摄像头内参测量和标定，尤其是大视野摄像头（如190度FOV）的标定，多数公司使用的还是传统的作法：摄制多张图（9张-20张），经过一定的算法，得出结论摄像头的内参。然而，这样人工测量一只摄像头要花上30分钟左右，对于量产简化的摄像头产品，这种算法很难对每个摄像头展开分开标定。

“煜眼”技术的类似之处！针对摄像头一致性难题，ADAYO华阳数码兹重磅发售了“煜眼”技术，目前此项技术在百度阿波罗自动驾驶项目及其它的一些著名车企早已开始应用于。这一技术主要有以下几大特点：01精确ADAYO华阳数码兹“煜眼”技术可超过在线操作者的节奏速度，并将内参载入摄像头内的FLASH中，自动驾驶算法可以必要加载内参并在算法展开补偿，来精准地确认物像对应关系。02较慢就一般实验室而言，通过自动算法去标定摄像头内参，有可能必须15-30分钟，如果人工测算速度更快。

而ADAYO华阳数码兹“煜眼”技术使用独有的中心点算法及其它参数优化算法，在将近20秒时间内，就可平稳、精确的测得摄像头内参。03应用于场景可扩展对于自动泊车来说，ADAYO华阳数码兹“煜眼”技术意义根本性。而在前向ADAS领域，2个像素的误差不会造成深度信息偏差多达十几米，因此确保摄像头的一致性也某种程度最重要。

由此难于推测，“煜眼”技术的应用于只不过并不局限于自动泊车领域，未来还须向更大范围的应用于扩展。小结ADAYO华阳数码兹“煜眼”技术摄像头，构建了在线较慢内参标定及留存，解决问题了摄像头行业普遍认为的无法确保摄像头一致性的难题，减少了车用摄像头的生产工艺的可玩性和成本，也因此提高了用户体验，为自动驾驶商业化“添砖加瓦”。当然不可否认的是，自动驾驶商业化的落地必须政策、技术等多方面齐发力，而技术方面，也必须各个细分领域企业构成合力，联合前进。

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