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應用場景 廣角魚眼鏡頭在全景監控、虛擬現實、無人機環視、車載輔助駕駛和科學觀測等超大視場成像領域得到廣泛應用。該類鏡頭通過極短焦距與特殊投影設計，可實現接近或超過180°的寬視場成像。魚眼鏡頭通常采用多組非球面或自由曲面透鏡，以校正大視角下的像差并控制畸變；在需要時還可引入衍射光學元件（DOE）以提升成像質量并減輕結構重量。

魚眼鏡頭通常采用多組非球面或自由曲面透鏡，以校正大視角下的像差并控制畸變；在需要時還可引入衍射光學元件（DOE）以提升成像質量并減輕結構重量。

圖2：aiSim相機傳感器障礙物真值輸出由于本文所使用仿真軟件的相機傳感器可以直接輸出識別對象（車輛、行人等）的2D、3D邊界框真值，所以只需配置4個方向的魚眼相機即可滿足整體需求：（1）前置魚眼相機：安裝在前方車標附近，約15°俯視角；（2）后置魚眼相機：安裝在后備箱附近，約25°俯視角；（3）左、右側魚眼相機：分別安裝在左右后視鏡下方，約40°俯視角與相對車縱軸約100°

6DOF和VST鏡頭對視場角（FOV）要求較高，在設計優化中可以參考大視場角魚眼鏡頭的設計案例。 如果需要設計并仿真上述應用，Ansys Zemax OpticStudio 提供了一套強大的優化工具和分析功能，用于魚眼鏡頭的設計和優化。它可以進行光線追跡、光學系統建模、成像質量評估等操作，結合內置優化算法對系統最佳成像性能進行控制與約束。

圖2 基于aiSim插件的Unreal Engine地圖編輯2、魚眼相機配置與參數設置設置前、后、左、右四個魚眼相機，分別具備：（1）高水平FOV（約180°）；（2）不同俯仰角（前15°、后25°、側向40°）；（3）安裝位置貼近真實車輛安裝場景（如后視鏡下方）。

課程六十四：超廣角鏡頭設計 廣角鏡頭是一種焦距短于標準鏡頭、視角大于標準鏡頭、焦距長于魚眼鏡頭、視角小于魚眼鏡頭的攝影鏡頭。廣角鏡頭又分為普通廣角鏡頭和超廣角鏡頭兩種。 本文展示的就是如何通過對 Dsearch 宏進行限制來搜索出一個合理的超廣角鏡頭的初始結構并對其進行后續優化完善。 下面將給出一個案例： 1. 波段：VIS 2.

其中，魚眼孔端子是應用最為廣泛的 Press-fit 端子結構。通常一個典型魚眼孔端子分 5 個區域（如上圖所示）。對于復雜的壓接，上下壓接模具是必不可少的。

JacintoTM方案升級 · EyeQ6L+TDA4VM+TC397：基于Mobileye的前向感知算法，為客戶提供高法規符合性的行車方案 · EyeQ6H/EyeQ6H*2+TC397：Mobileye Supervision系統，高速/城區NOA和泊車一體化方案多類型傳感器配置支持 · 最高11V5R (2*前視，4*側視，4*魚眼

環視攝像頭：主要安裝在車身四周，一般使用 4 - 8 個攝像頭，可分為前向魚眼攝像頭/左側魚眼攝像頭/右側魚眼攝像頭/后向魚眼攝像頭。用于全景環視功能的顯示，以及融合泊車功能的視覺感知及目標檢測；常用色彩矩陣為 RGGB，因為有色彩還原的需求。 后視攝像頭：一般安裝在后備箱上，主要是實現泊車輔助。

此次參展的北斗數孿相機是一款擁有國產自主知識產權，集北斗高精度定位能力、slam與全景算法、魚眼鏡頭和激光雷達等于一體的地面厘米級三維空間采集設備，能夠在不降低點云質量的情況下，更好、更快、更安全完成三維數據的獲取，更可廣泛應用于工業數字化、數字消費等產業升級領域。

圖片來源網站：大大通現有攝像頭分類有多種分法：根據攝像頭CMOS鏡頭數量，我們將之分為單目、雙目；而根據攝像頭的視角，有廣角、魚眼。本文中，智駕最前沿采用的是根據攝像頭安裝位置，及其視野不同，進行分類。一般分為前視、后視、環視、側視以及內視攝像頭。

* 防油與畸變校正：特殊物鏡設計配合算法，實時校正魚眼畸變并自動排油，提供真實視覺反饋。 三維測量與建模 基于立體視覺原理，高端內窺鏡具備了精密測量能力。 * 超廣角立體測量：擴展了測量的視場角，使得在大空間內也能進行精準測量。

圖像處理算法 面對油污、高反光或極暗環境，設備集成了強大的圖像處理引擎，降噪技術有效提升了低照度下的信噪比；動態范圍擴展技術平衡了燃燒室或焊縫檢測中的明暗反差；特殊的物鏡設計配合算法，能實時校正魚眼畸變并自動排油，確保視覺反饋的真實性。

仿真原始攝像頭數據 工程師還可以使用SPEOS鏡頭系統導入工具方便地創建SPEOS鏡頭系統攝像頭模型，將Zemax OpticStudio設計轉換為用于攝像頭成像模擬的簡化模型，可視化透鏡系統的關鍵光學參數，如：可變入射光瞳位置 ，二維畸變 ，二維可變效率，焦距和景深，自動裁剪（針對魚眼）。

基于物理的攝像頭模型支持標準鏡頭、魚眼鏡頭和環視多攝像頭的仿真，通過對鏡頭模型、圖像傳感器模型、處理器模型、風擋參數等五十多個物理參數的設置，可以表現出攝像頭成像中如過曝、噪點、畸變、色散等一系列物理現象，實現原始圖像數據輸出。

</p><p>（2）下圖展示了模擬的前置魚眼（左）、前置廣角（中）和前置長距（右）相機的渲染效果，這些圖像是通過一個沒有直接使用前置相機數據訓練的模型生產的，也就是說，這些視角并沒有專門采集數據進行訓練。

三、重建工作流：從采集到仿真部署神經網絡重建方案遵循高度自動化流程： 流程圖（1）數據采集： 使用DATALynx ATX4記錄圖像、LiDAR點云和自車位姿；推薦配置包括Hesai Pandar64、環視非魚眼攝像頭和NovAtel高精度組合導航系統。（2）數據轉換：將原始數據轉化為康謀格式，統一處理點云、圖像和標定信息。

1、畸變原理與參數化建模現代車載廣角／魚眼鏡頭的非線性失真很難靠針孔模型捕捉。這種畸變始于鏡片的設計：曲率、鏡間距離、材料折射率、涂層結構等都會造成光線偏折與映射失真。

匈牙利街頭自動標注（前置攝像頭） 美國加利福尼亞州橋面自動標注（后置攝像頭） 英國的城郊區自動標注（前置魚眼鏡頭）三、核心價值（1）顯著的成本優化與投資回報在ADAS/自動駕駛（AD）解決方案的開發周期中，人工標注是成本最高、耗時最長的環節之一。

黃色推桿推動綠色的齒條前后運動，而在齒條上只有兩端是有齒的，分別可以和淺藍色板上兩端的齒輪配合； 2、中間有一個棕色機構，但是上圖是簡化的，所以看不出具體是什么機構，不過實現這個動作的機構也比較多，我就舉一個簡單的例子： 底座相當于壓桿的滑槽；推桿通過魚眼接頭連接在壓桿上