自動駕駛汽車需要緊湊、低成本的設備來360度拍攝和測量周圍物體的距離。據外媒報道，日本科技巨頭日立（Hitachi）的研究人員就研發了一款全方向立體攝像頭，基于兩個雙曲鏡和一組鏡頭以及傳感器制成，比很多傳統ADAS光學系統的成本效益更高。

日立公司研究團隊不僅介紹了為自動駕駛應用研發的一款緊湊型全方向立體攝像頭，還為該款攝像頭設計了一種新的校準方法。

將新校準法應用于日立全方向立體攝像頭樣機上時，可將校準精度的均方根降低2.2倍。研究人員表示：“對于ADAS等應用程序而言，該方法可以讓探測14米外物體的距離誤差小于8%，雖然誤差仍大于5%的目標值，但仍比原來的方法提高了7倍多。”

目前，該團隊仍在努力改進該攝像頭的性能以及校準方法。研究人員表示：“我們認為，剩余的校準誤差是因鏡頭玻璃圓筒造成失真以及光學分辨率下降而造成的，未來，我們計劃進一步改進樣機的校準精度和光學分辨率，還需要對擴大的圓柱形圖像進行校正。”

市場可能需要價格更便宜的基于激光雷達的傳感系統，以提供更廣闊的視野，即車輛周圍360度的視圖。為了以低成本實現全方向視圖，通常需要利用激光雷達組合，計算接收反射光的時間來測量與物體的距離。例如，Waymo利用5個激光雷達以360度覆蓋其系統的周圍，距離測量誤差低至0.1%，但是成本很高，每個系統大約需要2000美元。

但是，日立采用立體攝像頭，利用兩個攝像頭之間的視差（角度差）來測量距離。日立的解決方案是采用4個廣角攝像頭來創建全方向視圖，距離測量誤差低至5%，但是成本只需約500美元。

此外，日立還將攝像頭均方根（RMS）從1.4像素提高至0.65像素，并在高爾夫球車上安裝了攝像頭以收集圖像和數據，以評估實驗誤差，發現探測距離為14米的物體時的誤差為8%，而理論預測的誤差為5%。

研究人員表示：“為了調整模型，我們需要消除因攝像頭玻璃圓筒厚度的變化造成的殘余失真，提高圖像分辨率，并研發精確的校準方法。”
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