Preface 前言

为什么要写这本书

随着新能源汽车的普及，搭载高级智能驾驶系统的车辆越来越多。与此同时，随着新算法以及大算力SoC芯片的应用，智能驾驶的核心技术取得了突破性进展。感知模块作为智能驾驶系统中的关键模块，主要基于车辆的行驶性能和共识规则，实时、可靠、准确地探测车辆周围环境给行驶带来的安全隐患，为下游的规控模块提供必要的信息，以便采取适当的操作措施来避免交通事故的发生。视觉感知作为智能驾驶系统的“眼睛”，通过高分辨率摄像头和深度学习技术，能够捕捉到道路上的各种细节（如车道线、交通标识牌、行人、车辆等），并转换为下游所需的信息。因此，从事智能驾驶工作的相关人员有必要了解视觉感知方面的知识。

目前，市面上智能驾驶感知方面的技术资料不少，但关于视觉感知后处理技术的著作不多。考虑到目前国内缺乏系统介绍智能驾驶视觉感知后处理方法的书籍，我编写了本书。

近年来，人工智能技术的发展日新月异，本书中所提到的一些算法和技术将不断被更新，甚至被淘汰。但万变不离其宗，其背后的基本原理不会变，因此本书可以为读者研究和应用智能驾驶视觉感知后处理技术提供参考。

读者对象

本书适合以下人群阅读。

• 从事智能驾驶研发工作的科研机构人员、企业研究人员和工程师。

• 车辆工程、自动驾驶专业的学生。

• 对自动驾驶感知技术和多传感器融合感兴趣的读者。

如何阅读本书

全书共分为6章。

第1章概述了智能驾驶的历史演进与分类标准，深入探讨了视觉感知在智能驾驶中的实际应用。

第2章详细介绍了摄像头的硬件组成及摄像头在自动驾驶中的关键作用，并结合实际应用场景与安装位置，对摄像头的关键参数与性能要求进行了全面阐述。

第3章对摄像头成像模型与标定技术进行了专业解析，概述了科研与量产中广泛应用的标定方法。

第4章简要介绍了车道线检测技术，并重点阐述了车道线的后处理与跟踪策略。

第5章深入探讨了视觉障碍物检测技术的发展现状，重点讲解了障碍物测距与目标跟踪方法，同时介绍了红绿灯、交通标识牌等的视觉处理手段，并结合智能驾驶功能，针对量产中常见的问题提出了实用的解决方法。

第6章对多摄像头标定技术进行了详细阐述，并重点介绍了多摄像头融合算法，最后对目前流行的BEV算法进行了简要介绍。

勘误和支持

由于我的水平有限，书中难免会出现一些错误或者表达不准确的地方，恳请读者批评指正。联系邮箱：weisong.885@163.com。

致谢

感谢一起合作过的同行，正是因为与各位同行的深入交流、紧密合作以及项目经验的不断积累，我才有了撰写本书的想法。在本书创作过程中，他们为我提供了许多宝贵的建议和写作思路，使我得以不断丰富和完善书中的内容。感谢西北工业大学亚军老师帮忙收集资料和提供相关的思路，感谢心满、炳刚、瑛哥、小徐同学、豆哥、豆包以及其他好朋友的鼎力相助。

感谢我的爱人，她在我写作期间承担了很多家庭责任，让我能够全心全意地投入到创作中。她的理解与包容，让我在写作过程中更加从容与自在。感谢孩子的日常鼓励和提醒，他那明朗的笑容一直激励着我。

韦松