基于ToF摄像头组的汽车倒车系统设计

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摘要：摘 要：基于ToF摄像头技术，本文研究设计了一种新的倒车系统，采用ToF摄像头组和车联网技术，实现高精度、高清晰度和数据的实时采集，提高汽车倒车的安全性。 关键词：摄像头;车联网;汽车倒车;安全性 近年来，汽车技术不断发展，人们越来越重视汽车安全问题

　　摘 要：基于ToF摄像头技术，本文研究设计了一种新的倒车系统，采用ToF摄像头组和车联网技术，实现高精度、高清晰度和数据的实时采集，提高汽车倒车的安全性。

　　关键词：摄像头;车联网;汽车倒车;安全性

　　近年来，汽车技术不断发展，人们越来越重视汽车安全问题。但是，市面上出现的倒车雷达和倒车影像由于清晰度不够，精度不高，受外界环境影响大，容易造成安全事故。因此，本研究将基于ToF(Time of Flight，飞行时间)摄像头组和车联网技术，为司机设计一个安全可靠的倒车系统。

　　1 倒车影像摄像头对比

　　1.1 传统倒车影像摄像头

　　传统的倒车摄像头原理如图1所示。传统的倒车摄像头由镜头、C感光传感器以及外围处理电路组成。摄像头的主要功能是将景物通过镜头所生成的光学图像投射到图像传感器表面，然后转为电信号，经过模数转换装置转换后，变为数字图像信号，再传送到数字信号处理芯片中进行加工处理，之后通过USB接口传送给图像处理单元，最后在显示屏上显示出图像。

　　1.2 ToF倒车影像摄像

　　ToF摄像头工作原理如图2所示。ToF摄像头组由发射二极管、接收二极管、调制模块、解调模块、处理器组成。调制模块负责调制发射的红外调制波，通过发射二极管将信号发射出去。解调模块负责对二极管接收到的反射红外波解调。处理器中包含ADC和数据处理：ADC是为了将模拟信号转化为数字信号，具体是什么模拟信号下文将会详细讲述;数据处理是为了将测得的相位差换算成深度信息[1]。 ToF摄像头组测量范围不是一个点，是一个面，所以，接收模块变成了点阵的光敏传感器，通常使用的是CMOS传感器。在传感器前面和发射二极管前面多了光学镜片，一个是为了红外波的辐射范围，一个是为了滤除850 nm以外的光线，这样才能保证测量的精度，最后在显示屏上显示深度图像[2]。

　　2 基于ToF摄像头的汽车倒车系统设计

　　2.1 基于ToF摄像头的汽车倒车系统硬件设计

　　在设计期间，研究团队实验了多种ToF摄像头组，通过对比感光亮、清晰度和抗干扰等多个因素，最终采用了一个ToF深度摄像头(型号为MLX750232)，达到了120 klx的光照度，相当于撒哈拉沙漠正中午的光照强度，保证了在夜晚暗光甚至无光的环境下的成像。另外，研究者还采用了一颗支持EuroNCAP(AEB城市/城际/行人)及CLEPA、AEBS(ECE阶段2)的摄像头。该摄像头拥有高于6.5°的目标分辨率以及0.2°探测精度，用于测量景物的深度信息、轮廓信息及物理表面纹理信息。研究者还采用了新的雷达红外系统，使得测距更加精准，并且在显示屏上的距离远近会通过不同的颜色来表现，便于司机更好地判断[3]。具体效果如图3所示(该图为从PMD官网下载的一只手的伪彩色3D图像，根据ToF传感去到手的距离将颜色映射到每个像素。)

　　2.2 基于ToF摄像头的汽车倒车系统软件设计

　　在汽车倒车过程中，主要利用ToF摄像头组收集到的图像数据和红外雷达装置采集到的距离信息。在应用车联网技术时，首先需要在采集端配置物体的深度与置信度信息，这样车联网便可以自动识别出红外与雷达装置的距离信息并进行预处理，接着通过ToF摄像头组采集到的图像信息删除一些错误的信息和图像信息，由此完成对图像在车联网中的添加(具体如图4所示)[4]。

　　2.3 距离信息预处理

　　在确定采集端的基础上对红外雷达装置所采集到的距离信息进行预处理。在基于ToF摄像头的汽车倒车影像系统设计中，距离信息的预处理是指将采集到的信息进行转换之后变成可用于系统处理的数据采集的数字信号。其间，运用卷积神经网络算法对图像上的距离信息进行预处理。倒车时汽车与障碍物的距离为：

　　[L=Ct2] (1)

　　式中：[L]表示待测距离：[C]表示光速;[t]表示光脉冲在待测距离上往返传输所需要的时间。将预处理过后的数据通过池化层进行处理，从而得到精确的倒车距离。

　　距离预处理是基于ToF摄像头的汽车倒车影像系统设计中的一个重要环节，距离信息在预处理过程中的精确程度关系着整个倒车系统的精確化程度及稳定程度。

　　2.4 图像的显示

　　该系统可通过汽车上的显示屏显示深感图像，也可以通过车联网技术连接手机，在手机上进行图像和距离的实时显示。

　　3 基于TOF摄像头的汽车倒车系统设计测试

　　经过一系列的讨论，研究团最终队决定在智能小车上验证该想法。通过研究团队不断测试，证明了装有ToF摄像头的智能小车能实现预期的效果。初步证明了这套倒车系统能给司机提供大量信息，提高了司机倒车时的安全性。

　　4 应用前景

　　与当前市场上的倒车系统相比，本文设计的倒车系统适用于各种车辆。同时，对该套系统进行稍微调整，可以应用于智能家居、智能安防、智慧零售等领域，ToF传感器用于识别和跟踪人体，让人类生活各方面变得更加智能;在自动驾驶/车内感知及监控/AGV领域，ToF传感器是车载激光雷达、车内人体识别、车内手势识别的重要元器件;在农牧业中，ToF传感器也可用于测量并监控牲畜的生长状态。未来ToF传感器将超越3D感知范畴，对人体生理指标、物体速度等信息进行测量，走向4D感知。

　　5 结语

　　设计这套系统时不仅要考虑ToF摄像头和红外雷达装置的深度成像和距离精度，而且要考虑两个装置的协同工作能力、与车联网的兼容性及配置是否合理等因素。在系统设计完成后，通过测试表明，该系统的倒车可视角度由原来的120°左右提升到170°左右，显示精度达到了6.5°，ISO(感光量)由6 400提升到25 600，测算距离精度由厘米级提升至了毫米级，而且最大的提升是能够通过车联网与手机相连。后续研究中，研究者将会不断地改进这套系统，使其能够运用在各个领域。

　　参考文献：

　　[1]贾佳璐，应忍冬，潘光华，等.基于ToF相机的三维重建技术[J].计算机应用与软件，2020(4)：127-131.

　　[2]乔欣，葛晨阳，邓鹏超，等.ToF相机的有效深度数据提取与校正算法研究[J].智能科学与技术学报，2020(1)：72-79.

　　[3]严建伟.PMD算法在TOF技术领域中的应用[J].智能制造，2020(1)：79-84.

　　[4]黄舒兰.ToF与立体视觉技术相结合的三维重建方法研究[D].深圳：中国科学院大学(中国科学研深圳先进技术研究院)，2019：54-59.

　　[5]李占利，周康，牟琦，等.TOF相机实时高精度深度误差补偿方法[J].红外与激光工程，2019(12)：263-272.[1] 2

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