随着人工智能技术的发展与高级辅助驾驶系统的普及，自动驾驶汽车雏形已经初现，自动驾驶汽车得以实现离不开感知系统、决策系统和控制系统，三大系统让自动驾驶汽车“看”得清、“想”得快、“走”得稳。感知系统作为监测道路环境，让自动驾驶汽车“看”得清的主要系统，是决定自动驾驶汽车可以实现的第一步。为了让自动驾驶汽车感知更加精准，离不开车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等感知硬件，其中，超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达主要用于测量距离、速度和障碍物，车载摄像头主要用于图像采集和识别，感知硬件各司其职，让自动驾驶汽车可以获取更多的道路信息。01车载摄像头1.1技术原理车载摄像头是利用摄像机成像原理，
随着人工智能技术的发展与高级辅助驾驶系统的普及，自动驾驶汽车雏形已经初现，自动驾驶汽车得以实现离不开感知系统、决策系统和控制系统，三大系统让自动驾驶汽车“看”得清、“想”得快、“走”得稳。感知系统作为监测道路环境，让自动驾驶汽车“看”得清的主要系统，是决定自动驾驶汽车可以实现的第一步。为了让自动驾驶汽车感知更加精准，离不开车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等感知硬件，其中，超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达主要用于测量距离、速度和障碍物，车载摄像头主要用于图像采集和识别，感知硬件各司其职，让自动驾驶汽车可以获取更多的道路信息。01车载摄像头1.1技术原理车载摄像头是利用摄像机成像原理，
这一年从测试转到平台开发，做了两个项目，一个是服务于安卓设备的自动化测试平台，另一个是分布式平台与设备连接中间件的重构。自动化测试平台项目是基于Sonic开源项目做的二次开发，包括Server、Agent、Actuator、Web-Client四部分，Server负责CRUD等操作，使用PythonFlask框架，Agent负责设备和Server之间的通信，Actuator是用例执行器，使用ATX作为测试工具，Web-Client使用Vue2。在经理的协助下，从设计到开发，从后端到前端，从调试到测试再到交付，经过大半年时间，项目终于在8月份交付，现广泛应用于公司各型号设备的压力测试。中间件重构
这一年从测试转到平台开发，做了两个项目，一个是服务于安卓设备的自动化测试平台，另一个是分布式平台与设备连接中间件的重构。自动化测试平台项目是基于Sonic开源项目做的二次开发，包括Server、Agent、Actuator、Web-Client四部分，Server负责CRUD等操作，使用PythonFlask框架，Agent负责设备和Server之间的通信，Actuator是用例执行器，使用ATX作为测试工具，Web-Client使用Vue2。在经理的协助下，从设计到开发，从后端到前端，从调试到测试再到交付，经过大半年时间，项目终于在8月份交付，现广泛应用于公司各型号设备的压力测试。中间件重构
驾驶员监控系统，缩写DMS，是英文DriverMonitorSystem的缩写，即驾驶员监控系统。主要是实现对驾驶员的身份识别、驾驶员疲劳驾驶以及危险行为的检测功能。福特DMS系统01法规加持，DMS进入发展快车道在现阶段开始量产的L2-L3级自动驾驶中，其实都只有在特定条件下才可以实行，很多状况下需要驾驶员能及时接管车辆进行处置。因此，在驾驶员太信任自动驾驶而放弃或减弱对驾驶过程的掌控时可能会导致某些事故的发生。而DMS-驾驶员监控系统的引入可以有效减轻这一问题的出现。麦格纳DMS系统，截取自麦格纳介绍视频因此，近年来各国的政策法规等多方面开始推进DMS的上车：欧盟和中国均出台法律法规。国内
我们知道，摄像头在进行图像拍摄时，最理想的位置是能垂直与拍摄平面的，这样能保证图像能按照原来的几何比重重现。然而在智能驾驶汽车的实际应用中，受到智能车车体结构的限制，车体控制要求摄像头有一定的预瞄距离，摄像头的水平和垂直扫射面通常是成扇形扩张的，且摄像头与地面一般成一定角度安装。这种角度的存在会在图像边缘处造成一定的成像畸变。畸变的结果是在后期图像处理过程中产生一系列如下的类似问题：1）垂直线被拍摄成斜线导致斜率计算错误；2）远处的弯道可能由于畸变被压缩导致曲率计算错误等等；3）对于旁车道车辆状态在识别过程中产生严重的畸变，在后期处理的时候会存在匹配不上的问题；诸如上面各类问题都是可能存在在整
驾驶员监控系统，缩写DMS，是英文DriverMonitorSystem的缩写，即驾驶员监控系统。主要是实现对驾驶员的身份识别、驾驶员疲劳驾驶以及危险行为的检测功能。福特DMS系统01法规加持，DMS进入发展快车道在现阶段开始量产的L2-L3级自动驾驶中，其实都只有在特定条件下才可以实行，很多状况下需要驾驶员能及时接管车辆进行处置。因此，在驾驶员太信任自动驾驶而放弃或减弱对驾驶过程的掌控时可能会导致某些事故的发生。而DMS-驾驶员监控系统的引入可以有效减轻这一问题的出现。麦格纳DMS系统，截取自麦格纳介绍视频因此，近年来各国的政策法规等多方面开始推进DMS的上车：欧盟和中国均出台法律法规。国内
我们知道，摄像头在进行图像拍摄时，最理想的位置是能垂直与拍摄平面的，这样能保证图像能按照原来的几何比重重现。然而在智能驾驶汽车的实际应用中，受到智能车车体结构的限制，车体控制要求摄像头有一定的预瞄距离，摄像头的水平和垂直扫射面通常是成扇形扩张的，且摄像头与地面一般成一定角度安装。这种角度的存在会在图像边缘处造成一定的成像畸变。畸变的结果是在后期图像处理过程中产生一系列如下的类似问题：1）垂直线被拍摄成斜线导致斜率计算错误；2）远处的弯道可能由于畸变被压缩导致曲率计算错误等等；3）对于旁车道车辆状态在识别过程中产生严重的畸变，在后期处理的时候会存在匹配不上的问题；诸如上面各类问题都是可能存在在整
