一、背景
駕車時我們通常會參考位于車身兩側的后視鏡和車內的后視鏡，觀察車輛兩側和后方的狀況，雖然在駕駛時可以保證較高的安全性，但在泊車時僅僅依靠這三個后視鏡所提供的信息卻遠遠不夠。倒車雷達雖然可以提供前后障礙物的聲音提醒，但對于車輛兩側出現的障礙物卻無法進行檢測。倒車影像系統雖然可以將車輛倒車時的影像信息顯示在中控臺的顯示屏上，但車輛前后及兩側仍存在著很大的盲區，并且在駐車時多數發生的刮蹭狀況并不是在車身前后而是在兩側。
如果地上只有車位線，沒有其它參照物，估計很少有人能夠端端正正地把車停到車位中間，不是偏一邊就是跨位停車。如果兩車夾一空位，現在的車位都不是標準停車位，往往偏窄，估計也要前前后后倒好幾把才能勉強進去，而且很可能停得連自己的車門也開不了。
加上近年汽車的快速增加使得城市道路、小區停車日漸擁堵，令駕駛員在泊車時受到視野和車位狹小等客觀條件的限制，而極易發生擦碰事故，帶來不必要的損失。大多數的車輛刮蹭都是在出入車位和讓車時造成的，雖然車速不會很快，但不小心刮蹭到愛車的漆面仍是件非常惱人的事情。因此有了車身周圍全景環視行車輔助的需求。

這個全景環視概念最早是由K.Kate，M.Suzuki，Y.Fujita，Y.Hirama等四人于2006年首先提出。這一概念提出后，馬上引起了國內外眾多汽車生產廠商和相關科研單位的注意。雖然過去了六年，但到目前為止，基于這一觀點研發出成熟產品的廠家卻屈指可數。2007年，日產公司發布了首款全景行車安全系統“環景監視系統AVM”，2008年本田推出了multi-view camera system，2009年阿爾派推出TOPVIEW系統，2010年Fujitsu公司開發了Multi-Angle Vision系統，寶馬公司自主研發的只有左、右、后三個方位視圖的泊車輔助系統首先應用在X6上，寶馬74系列上的全景系統還是其供應商提供的。

二、簡介
360度全景影像系統，又叫衛星全景行車安全系統（也有叫全景輔助泊車系統、全景環視系統、全景式監控影像系統、360度全景泊車輔助系統、汽車360環視系統），系統同時采集車輛四周的影像，經過圖像處理單元一系列的智能算法處理，最終形成一幅車輛四周的全景俯視圖顯示在屏幕上，直觀地呈現出車輛所處的位置和周邊情況。系統大大地拓展了駕駛員對周圍和環境的感知能力，使駕駛員在處理車輛起步、行車轉彎、泊車入位、窄道會車、規避障礙等情況時從容不迫、輕松自如，可以有效減少刮蹭、甚至碰撞碾壓等事故的發生。

三、工作原理
360度全景影像系統主要由以下六部分組成：圖像獲取、攝像機定標、圖像變換、圖像美化、圖像無縫拼接融合、圖像顯示。圖像的獲取往往利用安裝在車身前后左右4個超廣角攝像頭SWVC（Super-Wide-View-Camera）捕捉車輛周圍狀況。但由于采用SWVC后影像會產生“魚眼失真”的現象，所以必須通過數學算法進行畫面合成和畫面修正，合成一幅車身周圍的全景鳥瞰圖，從而將車輛四周真實畫面展示在車載顯示屏上，避免行車過程中的碰撞危險。因此，攝像機定標、圖像美化、圖像無縫拼接融合的核心算法將主導整個系統。

在攝像機內參標定部分，考慮制作標定工具取代手工作業，配合相應的算法進行攝像機標定。在攝像機外參標定部分，將打破傳統的標定方法，引入進化計算的思想優化算法，在不影響標定精度的前提下簡化標定流程、縮短標定時間。在圖像拼接部分，因為不同攝像機成像系統的差異導致相同時間坐標點的成像也會有所偏差，所以舍棄利用相關點配準再融合的方法，并直接根據人眼視覺模型，采用視覺過渡的方法對圖像進行拼接融合。具體的實施步驟：
(1) 圖像的獲取：利用170度以上超廣角攝像機獲取模擬信號，并將信號解析為圖像數據；
(2) 攝像機標定模型的建立：建立世界坐標與攝像機坐標的關系，建立攝像機坐標與圖像坐標的關系，從而確定世界坐標與圖像坐標的關系；
(3) 攝像機內參的標定：對攝像頭內參進行標定；
(4) 攝像機外參的標定：對攝像頭外參進行標定；
(5) 圖像光照一致性研究：研究同一場景下成像灰度值的關系，分析不同角度的光源對攝像機成像造成的影響，從而提出消減這種影響的算法；
(6) 圖像拼接融合：根據人眼的視覺模型，研究圖像縫隙視覺過渡的方法，從而消除圖像拼接引起的縫隙，達到圖像融合的目的。
(7) 圖像的顯示：優化系統算法，將所得圖像對接顯示屏顯示。
(8) 形成產品：形成一套成熟的產品，該產品滿足360度全景影像系統功能。
在對圖像的處理上，不同的車型，因為四個攝像頭安裝的高度、寬度、仰角都不一樣，所以，真正的全景環視產品，針對每個車型都要有一套與之配套的差數軟件，才能真正實現無縫合成全景顯示。如果軟件做得好，可以把這些參數做到一起，通過后期的調試實現自適應。

四、關于算法
360度全景影像系統關鍵就在算法上，有很多人認為搞幾個軟件人員就可以將產品搞起來，實際上不是這么簡單的，每一種技術的積累是有過程的，除了對硬件本身有要求外，對算法的邏輯關系有非常重要的要求。
比如我們想計算達到1萬這個結果就有很多種算法：有100X100，慢一點是10X10X100，再慢一點是10X10X10X10，最慢的1+1+1+……1+1同樣達到1萬的結果，不同的計算方式，反映出來的效率是完全不一樣的。而一個全景要同時處理四組攝像頭采集的數據，攝像頭的采集是按幀來計算畫面的，一般不小于16幀，16乘于4，也就是說最簡單的要求同步處理64幅畫面的效果，同時還要進行補光平衡、裁剪、矯正、拼接等復雜的計算處理。不同的邏輯算法，帶來的效果是完全不一樣的，如果算法復雜，處理的數據多了，時間長了，就會造成反應遲緩、停頓、死機等現象出現，甚至造成硬件的癱瘓和損壞，這和電腦處理高清圖片、視頻是一樣的道理。
我們的理解，復雜的算法是需要天才來搞的，就象陳景潤和華羅庚一樣能有幾個？很多前裝的車輛為什么要用分割線掩蓋技術的缺陷，因為他們即使有很多軟件人才，但不一定有數學天才，這種人才是可遇不可求的。算法部分是通過ARM系統完成的，就像導航系統一樣，而一般軟件工程師以完成MCU部分為主，解決一些人員操控或者與其它系統之間的銜接匹配問題。如：為便于駕駛人員確認主要畫面（前進和倒車畫面），需要有專門和車輛通訊配套的控制端口，以便在車輛前進時自動切換為前進主畫面，倒車時切換為倒車主畫面；通過音響系統提供警報音，并在主畫面提示危險物體，以便提醒駕駛人員進行危險避讓。