人类大脑中约80%的知识和记忆来源于眼睛，有人说，没有眼睛就没有人类文明。

无人驾驶汽车，也需要有“眼睛”来认清路况和感知周围环境，这里介绍无人驾驶重要的视觉传感器——摄像头。

摄像头，英文名称Camera，也译为相机，是一种通过对拍摄到的图像进行处理，计算出特征，并输出数据和判断结果的视觉传感器。

无论是汽车前装市场，还是后装市场，摄像头类的产品可以说是花样繁多，琳琅满目，早已经被我们熟知。

工作原理：与人眼类似

下图为摄像头的工作原理：

摄像头工作原理

目标物体通过镜头生成光学图像，投射到图像传感器上；

图像传感器根据像素分布、亮度、颜色等信息，将光信号转换为可供计算机处理的数字信号；

数字信号处理器对这些信号进行运算来抽取目标的特征（面积、重心、长度、位置等），完成图像中的物体的分类和识别。

摄像头的成像机理与人眼最为相似，如图所示：

摄像头和人眼的结构

瞳孔和晶状体是成像的重要部件，可以将外界物体的图像信息成像在视网膜上。瞳孔改变大小可以改变进入眼睛的光通量，晶状体是一种变折射率的光学器件，可以改变成像的焦距；

视网膜能感受颜色和光强，将图像信息转换为电信号；

而视觉神经能将电信号传输进大脑神经中枢，最终形成视觉。

某种程度上讲，摄像头类似于人类的眼睛：

镜头类似于瞳孔和晶状体，镜头上的光圈（瞳孔）可调节进入摄像头的光通量，也可通过调节镜片间的距离来改变焦距（晶状体）；

而图像传感器相当于视网膜，能将光信号转换为电信号；

数字信号处理器，类似于视觉神经系统，可对获取的图像信息进行处理加工。

“上帝视角”，摄像头的分类和功能

摄像头按照安装位置可以分为前视、后视、环视和内置四类。

前视摄像头的使用频率最高，需要实现车道、障碍物、行人、交通标志、交通信号灯识别，以及测距和跟踪等多重功能。

前视摄像头一般采用广角镜头，安装在车内后视镜上或者前挡风玻璃较高位置，以实现较远距离探测。

后视摄像头主要用于倒车预警和后车防碰撞，一般安装在后挡风玻璃或者后尾箱上；

而内置摄像头主要用于车内人员状态的监测。

环视摄像头一般安装在车辆的前方、左右后视镜下以及车辆后方，朝向地面，采用四个鱼眼镜头，对四个方向的图像进行拼接，可实现从车顶往下看的效果，被称为“上帝视角”。

上帝视角

“上帝视角”可实现车身5~10米内的障碍物检测以及自主泊车时库位线准确识别。

单目和多目摄像头

前视摄像头是使用频率最多的摄像头，按照镜头的数量又分为单目和多目摄像头。

如同人眼一样，单目还是双目，指的是用一个眼睛还是两个眼睛。

单目摄像机算法比较成熟，但有一个天生的缺陷，即摄像头视角越宽，所能探测到的距离越短，视角越窄，探测到的距离越长。类似于人眼看世界，看得越远，所能覆盖范围窄，看得越近，覆盖范围广。

而且摄像头无法像人眼一样频繁和快速变换焦距，因此采用多个摄像头（即“多目”）来解决不同距离下识别清晰度的问题。

下图为特斯拉自动驾驶系统AutoPilot2.0安装在挡风玻璃下的三目摄像头。

特斯拉三目摄像头

分别为窄视角摄像头（最远探测250米）、主视摄像头（最远探测150米）及宽视野摄像头（最远探测60米）。

三个摄像头的视野不同，探测距离也不同，近处交给宽视角摄像头，中距离交给主视角摄像头，更远距离交给窄视角摄像头。不同摄像头负责不同距离和角度，各司其职，互不干扰。

不同摄像头的视角和距离

由于多目摄像头对算法要求高，成本大幅增加，同时还需要解决安装位置空间的问题，因此，目前单目摄像头还是主流。

摄像头的产业链和组成

下图为车载摄像头的产业链：

车载摄像头产业链

分为上游材料、中游零部件和下游产品三个环节。

上游材料中的光学镜片、滤光片和保护膜等用于制造镜头组，晶圆用于制造图像传感器的芯片以及信号处理器。

在中游镜头组、图像传感器以及保护材料等封装成模组，并和信号处理器一起封装成摄像头。

摄像头和软件算法一起，构成了车载摄像头解决方案，应用于无人驾驶汽车中。

摄像头的产业链拥有众多环节，每个环节都有众多厂商。

其中，以色列Mobileye为全球的标杆，Mobileye以车载摄像头为基础，提供“摄像头+算法+视觉处理芯片+动态地图”的产品组合，已经发展成为了无人驾驶解决方案的提供商。

百亿规模市场，走向无人驾驶的敲门砖

由于摄像头技术成熟，成本低，很多厂商都把摄像头作为通往无人驾驶的敲门砖。

相比于毫米波雷达、激光雷达和超声波雷达，摄像头是汽车四种传感器中出货量最大的组件。

前视摄像头因需要复杂的算法和芯片，目前单价在1500元左右，而后视、环视以及内置摄像头单价在200元左右。

一般单车标配配备7个及以上摄像头，前视、后视各用1颗，内置1颗，环视4颗。

全球车载摄像头的出货量2020年预计超过8000万枚，市场规模超过百亿，而中国是全球最大的市场。

本文节选自《一本书读懂无人驾驶》，新书将会于年底出版