作为未来汽车手艺生长的大趋势 ，自动驾驶显然已成为行业中禁止忽视的热门之一。不过 ，自动驾驶商业化的周全落地却并非易事 ，还保存手艺、本钱、规则等方面的难点 ，也势须要履历一个逐步推进的历程。
不少业内人士以为 ，自动驾驶的商业化历程将从自动泊车(Auto Parking Assist ，APA)以及自主代客泊车 (Auto Valet Parking ，AVP)最先 ，这主要源于其在应用方面的优势。
自动泊车的3大应用优势
01 需求迫切
只管差别国家的汽车用户在自动驾驶功效的喜欢上有所差别 ，但较量类似的一点是 ，各人都不爱停车 ，确切的说是不爱找车位和停车 ，因此关于自动泊车需求相对迫切。
02 限制较小
公共的蹊径有响应的政策规则限制 ，而自动泊车的应用场景并不是在公共的蹊径上 ，因此相关限制较小。
03 难度较小
只管就自动泊车自己而言 ，手艺难度并不低 ，但较之完全自动驾驶 ，其所涉及的场景重漂后显着要低许多 ，手艺难度也因此相对较低。
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加入 ，这两种传感器要能够把物体角度、深度等信息体现出来 ，连系算法 ，形成准确的路径妄想 ，最终做到快速准确地将车停到响应的位置。
然而现真相形却是在使用历程中 ，由于超声波雷达的偏向性欠好 ，以及现阶段光学摄像头很难做到高一致性 ，误差率较大 ，因此易对算法的实现和效果爆发倒运影响。
车载摄像头供应商惠州市asiagame数码特电子有限公司（以下简称ADAYOasiagame数码特）相关资料显示 ，在自动泊车系统中 ，对地面上的停车线需要通过摄像头来识别定位等应用场景 ，以百万像素的180度全景摄像头为例 ，对7米远的地上目的 ，3个像素的误差 ，就有可能造成0.5米的误判 ，当摄像头装得越低 ，误差会越大（如上所示）。而由于误差的保存 ，自动泊车系统便很难做到“一把倒到位” ，因此用户体验不佳。
难明的摄像头一致性问题
01 生产工艺难达要求
现在 ，摄像头的一致性更多是通过生产工艺来包管。不过需要注重的是 ，由于摄像头自己属于光学镜头 ，光学镜头中有许多变量的成像器件 ，其中任一参数的转变都会对成像质量爆发影响 ，而仅靠现在的生产工艺 ，着实很难包管摄像头的一致性。
asiagame数码特数据显示 ，现在行业内纯粹靠摄像头器件的精度及组装工艺的精度 ，是很是难抵达全视野内（好比180度）2-3个像素的误差要求的。
02 内参测定效率较低
若是能够精准丈量出摄像头的内参（摄像头中心、焦距等参数） ，再用算法举行赔偿 ，一定水平可解决这一问题。现在 ，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 ，针对摄像头内参丈量和标定 ，特殊是大视野摄像头（如190度FOV）的标定 ，大都公司接纳的照旧古板的做法：拍摄多张图（9张-20张） ，经由一定的算法 ，得出摄像头的内参。然而 ，这样人工测定一只摄像头要花30分钟左右 ，关于量产化的摄像头产品 ，这种算法很难对每个摄像头举行单独标定。
“煜眼”手艺的特殊之处！
针对摄像头一致性难题 ，ADAYOasiagame数码特重磅推出了“煜眼”手艺 ，现在此项手艺在百度阿波罗自动驾驶项目及其它的一些着名车企已经最先应用。这一手艺主要有以下几大特点：
01 准确
ADAYOasiagame数码特“煜眼”手艺可抵达在线操作的节奏速率 ，并将内参写入摄像头内的FLASH中 ，自动驾驶算法可以直接读取内参并在算法举行赔偿 ，来精准地确定物像对应关系。
02 快速
就一样平常实验室而言 ，通过自动算法去标定摄像头内参 ，可能需要15-30分钟 ，若是人工测算速率更慢。而ADAYOasiagame数码特“煜眼”手艺接纳奇异的中心点算法及其它参数优化算法 ，在不到20秒时间内 ，就可稳固、准确的测出摄像头内参。
03 应用场景可拓展
关于自动泊车来说 ，ADAYOasiagame数码特“煜眼”手艺意义重大。而在前向ADAS领域 ，2个像素的误差会导致深度信息误差凌驾十几米 ，因此包管摄像头的一致性也同样主要。由此不难推断 ，“煜眼”手艺的应用着实并不局限于自动泊车领域 ，未来还可向更大规模的应用拓展。
盖世小结
ADAYOasiagame数码特“煜眼”手艺摄像头 ，实现了在线快速内参标定及生涯 ，解决了摄像头行业公认的无法包管摄像头一致性的难题 ，降低了车用摄像头的生产工艺的难度和本钱 ，也因此提升了用户体验 ，为自动驾驶商业化“添砖加瓦”。虽然不可否定的是 ，自动驾驶商业化的落地需要政策、手艺等多方面齐发力 ，而手艺方面 ，也需要各个细分领域企业形成协力 ，配合推进。
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