本文摘要：从2010年第一辆谷歌无人驾驶汽车上路，到2014年配备自动驾驶功能的特斯拉ModelS月上市，无人驾驶汽车的发展速度打破想象。虽然上世纪70年代无人驾驶技术在可行性和实用化方面早已获得了突破性进展，但是直到最近谷歌、苹果、特斯拉等科技企业的重新加入，才使得无人驾驶受到消费者的注目与接纳。有可能每个人小时候都会有这样的想象：如果汽车能自己驾车该多好啊如今这样的想象再一变为了现实，其背后呈现出的技术原理却某种程度是一辆车那么非常简单。

从2010年第一辆谷歌无人驾驶汽车上路，到2014年配备自动驾驶功能的特斯拉ModelS月上市，无人驾驶汽车的发展速度打破想象。虽然上世纪70年代无人驾驶技术在可行性和实用化方面早已获得了突破性进展，但是直到最近谷歌、苹果、特斯拉等科技企业的重新加入，才使得无人驾驶受到消费者的注目与接纳。有可能每个人小时候都会有这样的想象：如果汽车能自己驾车该多好啊如今这样的想象再一变为了现实，其背后呈现出的技术原理却某种程度是一辆车那么非常简单。　　从无人驾驶到机器视觉　　无人驾驶顾名思义就是不必须驾驶员操作者的情况下汽车可以自动行经，这并不是指汽车在实验场上展开行进、前进、方向灯、刹车等非常简单操作者，而是必须汽车在现实且简单的路况上满足用户的上下班市场需求。

比如早于高峰必须汽车较慢且安全性地载有着用户从家到公司，长途旅行必须汽车准确辨识当地交通法规而会违章，在挤迫的底下车库可以自动寻找停车位并准确入库这些用于场景对无人驾驶汽车明确提出了十分苛刻的拒绝。所以无人驾驶汽车某种程度是一辆汽车，它牵涉到了多方面的技术融合，比如自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算出来等等，今天要和大家探究的则是机器视觉。　　以特斯拉ModelS为事例，想构建自动驾驶功能必需出售包括前置距离雷达、摄像头和环绕在车身四周的12个超声波传感器在内的自动驾驶套件，并且升级至近期的7.0系统。利用自适应巡弋和辅助改向技术，ModelS早已可以构建自动车道维持、自动变道和自动泊车三大功能。

虽然这看上去更加看起来辅助驾驶员，但是一定程度上早已可以替代驾驶员的工作。ModelS上加装的传感器可以构建对周围物体的监测（比如测量前后车距），用于摄像头展开监测比传统的超声波传感器更为准确和灵活（因为周围的汽车都正处于高速运动的状态），这就是机器视觉在无人驾驶汽车上的应用于。

　　机器视觉让无人机有了眼睛　　今年3月大疆公布了新产品精灵4，这架内置了5个摄像头的无人机特别是在引人关注。除了机身下方的云台照相机可用作摄影外，精灵4内置的4个摄像头皆用来构建环境感官与壁障功能，这就是机器视觉在无人机行业的了解应用于。

无人机高速旋转的桨叶使其具备一定的危险性，只有在户外GPS信号较好的地方才可以安全性飞行中，而没GPS信号且充满著了各种电磁干扰的室内则是无人机的地狱。但是内置机器视觉摄像头的无人机可以根据光流定位技术构建准确的定位与滑翔，在室内也可以平稳飞行中，这就大大扩展了无人机的用于场景。所以机器视觉让无人机行业的发展转入了一个新的阶段。

　　除了可以辅助定位和滑翔外，机器视觉使得无人机的安全性更进一步提高。以精灵4为事例，前置的双摄像头可以动态感官前方飞行中环境，如果遇上障碍物则动态调整飞行中航线构建自动壁障。有了机器视觉摄像头的护持，无人机好像有了眼睛，飞行中安全性大大提高。这背后反映的技术原理则是飞控技术与机器视觉的深度融合，大疆CEO汪涛评价精灵4说道：至今为止我最失望的产品，青睐回到机器视觉的时代。

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