赛道上的人工眼

自动驾驶汽车赛是一项正在火热发展的运动，在世界各地的工科学生中很受欢迎。为了开发出最好的自动驾驶赛车，他们会相互竞争。在这项高技术含量的车赛中，圈速和最高速度是决出伯仲的金钥匙。要在这一领域取得成功，最关键的技术是机器视觉。

应用概述

Aristurtle是一支来自希腊塞萨洛尼基的学生团队，他们设计和制造电动赛车，在欧洲各地参加学生方程式车赛。在过去两年里，他们开发了一套全自动的汽车驾驶系统，用以代替人类赛车手参加学生方程式车赛。

无人驾驶的全自动赛车需要有先进高效的机器视觉硬件和软件来识别赛道限制和赛道条件。而且，这种视觉系统还要能够精准地检测到赛道标记（一般为塑料锥桶），获取可靠信息，从而计算出最佳的加速值与减速值，并确定制动点和最佳行驶路线。这些信息，经过一套能够通过输入学习的机器系统后，可以让速度和转向的控制操作更加精细化，让赛车展现出最佳的行驶表现。这种尖端技术的结合的结果就是圈速越来越快、里程数字越来越好、轮胎管理越来越有效，整体表现远超过有人驾驶的赛车。

面临的难题

该应用面临的最大难题，是需要在各种天气条件下识别锥桶，同时保持高分辨率图像质量，以支持机器学习算法。汽车上的集成相机负责捕捉赛道图像给软件处理，其主要任务是高度可靠、迅速地识别锥桶（最终代表赛道边界）以及车辆和障碍物在赛道上的地理位置，让赛车能够控制好加速、减速和方向。此外，视觉系统还必须易于集成到复杂的汽车结构中，因此，轻便小巧的相机是首选。

解决方案

Aristurtle选择的是两台JAI的Go系列相机。它们被安装到一辆名字叫做Thetis的自动驾驶赛车的大环架下方，彼此成一定角度。它们的作用都是将图像数据馈送至神经网络模块，用于检测目标对象。为了保护这两台相机不受雨雪的影响，该团队还做了一个防水外壳，保证了相机在测试和比赛期间使用的持续性。

优势

尺寸和重量是赛车设计中的关键参数，因此Aristurtle 团队愿意选择轻便小巧的JAI的Go系列相机安装到他们的赛车上。在这种速度高、震动大的工作环境下，全局快门相机比滚动快门相机更适合，因为它不会出现空间失真。JAI的Go系列相机有着更好的全局快门。该系列相机的模拟增益控制等功能保证了相机在所需的视野范围和适当的焦距范围内可以获得最优的图像质量，这也使得Go系列相机成为了该应用的完美选择。

相机

对于Aristurtle来说，Go系列相机是最好的解决方案，因为该系列相机的尺寸只有29 x 29 x 41.5 mm（不包括镜头支架），重量只有46克，外壳坚固，工业级抗冲击能力高达80G，抗振能力高达10G，性能可靠，平均无故障工作时间（MTBF）超过18万小时。此外，该团队决定采用JAI相机的理由，还包括相机所具有一些很吸引人的功能和特点，例如，USB3视觉接口，方便即插即用。