无人驾驶技术一直以来都备受瞩目，它代表着未来交通领域的革命性改变。其中，机器视觉技术扮演着关键角色，使无人驾驶汽车能够感知和理解周围环境，从而安全地行驶。

1.机器视觉技术是什么？

机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

2、机器视觉在无人驾驶中的应用

图像识别

机器视觉可以通过图像识别的方式来辨别道路上的交通信号灯、行人、车辆等，从而提高车辆的安全性。例如，当遇到不依照交通规则过马路的行人时，机器视觉能够迅速做出反应，避免事故发生。

路网建设和匹配

机器视觉技术可以通过路面的线纹理和其他视觉特征，建立精确的地图。无人驾驶车辆可以通过这些地图，快速精准地规划道路，并进行自主驾驶。此外，机器视觉还可以通过比对实时摄像头数据和地图数据，对无人驾驶车辆的位置进行匹配，提高在特定路段的导航精度

路标和交通信号的识别

机器视觉技术能够识别道路上的交通信号、标志和路标，使无人驾驶汽车能够遵守交通规则和正确导航。

自动驾驶决策

通过分析周围环境的图像，机器视觉系统可以帮助自动驾驶汽车做出驾驶决策，如车道变换、超车、停车等。

停车辅助

机器视觉技术还可以用于无人驾驶车辆的停车辅助。例如，在停车时，机器视觉可以通过摄像头实时拍摄车辆周围的环境，给驾驶员提供停车建议。

驾驶员监控

在半自动驾驶模式下，机器视觉可以用于监控驾驶员的状态，确保他们能够及时介入，以应对紧急情况。

机器视觉在无人驾驶中的优势

1. 视野广阔

机器视觉系统所需的摄像头可分为多个单元，组成一个视野广阔的立体视觉系统。这一系统能够识别和分析来自各个方向的实时数据，提高无人驾驶车辆在真实道路环境中的适用性。

2. 精度高

机器视觉技术可以高精度地识别和分析来自传感器的数据，从而提高无人驾驶车辆在复杂路况下的驾驶精度，保证人身安全。

3. 技术成熟度高

相较于其他无人驾驶技术，机器视觉技术已经成熟。各种厂商也在广泛应用该技术。

未来，随着技术的不断发展，机器视觉在无人驾驶中的应用将会越来越广泛。例如，未来机器视觉还可用于无人驾驶车辆的高精度地图生成、道路施工工艺的自动监控和控制等。在不久的将来，机器视觉将成为实现无人驾驶的不可或缺的关键技术。