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小米YU7搭载全自研540°全景环视:解决车主泊车难问题
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小米SU7搭载了全栈自研的540°全景环视系统,有效解决了用户在泊车和行车过程中面临的盲区多、视野受限等痛点。该系统将360°全景影像与180°底盘透视功能相结合,通过先进的算法和技术流程,实现了精准、简洁、高效的图像处理。无论是全景俯视图、前后单视图还是左右轮毂视图,都经过了精细的建模和优化,确保了清晰的视野和较低的畸变。特别是创新的不规则3D球面建模技术,在缩小物体畸变的同时,显著提升了天空占比和车底覆盖范围,为用户提供了前所未有的行泊车便利性和安全性。

🚗 **全自研540°全景环视系统**:小米SU7的核心亮点在于其全栈自研的540°全景环视系统,通过自主研发的核心算法和技术流程,解决了用户泊车难、盲区多的痛点,提供了精准、简洁、有效的解决方案,显著提升了用户使用AVM系统的体验。

🔄 **360°全景影像与180°底盘透视结合**:该系统集成了360°全景影像的实用性与180°底盘透视的创新性。360°全景影像实时呈现车辆周边情况,而180°底盘透视功能则将底盘下的路况清晰展现在中控屏幕上,极大地增强了驾驶的安全性与便捷性,尤其在狭窄路况和复杂地形下作用显著。

📐 **多视角优化与创新建模**:系统提供全景俯视图(包含180°底盘透视)、前后单视图以及左右轮毂视图。特别是在前后单视图设计中,小米采用了不规则3D球面建模技术,通过深度拉伸和动态球心调节,成功平衡了物体畸变、天空占比和车底盲区,实现了零盲区和舒适视野的兼容,这是传统方案难以达到的。

💻 **性能优化与GPU并行渲染**:为了保证系统的流畅运行,小米SU7的环视系统采用了多线程GPU并行渲染技术,并将复杂的图像计算任务交由GPU处理,最大程度减少CPU占用。同时,通过GPU内存池管理,优化了内存资源调度,提升了视图渲染的实时性和稳定性,为用户带来更优质的体验。

✨ **全景影像的实用性与高级感平衡**:小米SU7通过对影像画质、拼接畸变、动态实时适应等细节的精细打磨,在实用性、高级感与复杂度之间找到了巧妙的平衡。配合流畅的车机系统,为用户在窄路会车、复杂场景泊车等提供了极大的便利性和掌控感,提升了整体驾驶感受。

快科技8月15日消息,小米创办人雷军分享了小米官微的一篇文章,这篇文章介绍了小米YU7上的全自研540°全景环视系统,解决车主泊车难、盲区多的痛点。

官方介绍,小米YU7搭载540°全景影像技术,通过核心算法、技术流程的全面自研,打磨了一套精准、简洁、有效的产品设计,提升用户使用AVM系统的体验。

小米全栈自研技术将360°全景影像与180°底盘透视功能相结合,不仅继承了360°全景影像的实用性,还进一步强化了驾驶体验。

通过车身摄像头,360°全景影像可实时呈现车辆周边状况;而新增的 180°底盘透视功能,则将底盘下的路况实时传输至中控屏幕,从而显著提高驾驶的安全性与便捷性,详情如下。

车载全景详解

车载全景影像技术是一种基于多摄像头协作和图像处理算法的高级驾驶辅助工具,旨在解决驾驶过程中盲区监控难题,提高行车的安全性和便利性。

全景系统通常配备前、后、左、右四个超广角摄像头,能够全面覆盖车辆周围的360°视角,从而将周边环境尽收眼底。

系统通过先进的图像处理算法,对摄像头采集的广角画面进行畸变校正,精准还原真实图像,同时将多个摄像头的画面无缝拼接,生成一张完整的360°鸟瞰图。

该俯视画面与其他视角画面会实时显示在中控屏幕上,为驾驶者提供直观清晰的环境观察体验。这一技术不仅有效解决了行车过程中的视野盲区问题,还极大提升了驾驶的安全性与操作便利性。

车载全景有哪些视角

1、全景俯视图:

全景俯视图由车辆前、后、左、右四个摄像头采集的影像经过畸变校正后拼接生成,最终呈现出完整的全景俯视图,可全面消除驾驶盲区。

此外,通过先进的软件算法,全景俯视图还支持180°底盘透视功能,从而实现综合视角覆盖的540°全景影像。透明车底的实现原理是基于车辆的运动信息,通过构建运动模型来实现底盘透视效果。

系统利用实时速度、车辆转角、车身尺寸等数据,估算出车辆的运动模型,并由此计算出相邻帧之间的位姿变换矩阵。

随后系统使用历史帧中的图像数据对当前帧的车底区域进行填充,逐步实现真实的底盘透视效果,直观呈现底盘下的路面情况。

该视图为泊车、狭窄路况行驶、复杂地形行驶提供了更加清晰直观的视野支持,大幅提升用户体验以及驾驶的安全便利性。

2、前后单视图:

利用虚拟3D方式实现单视图,在保证物体基本形态的基础上,既保证足够的天空占比,又保证了最小的视野盲区。

前后视图中适当保留小部分车身作为参照,最大限度地展示盲区范围。这种设计为行驶或泊车时提供了更直观的参照,从而提升操作的安全性与便利性。

3、左右轮毂视图:

左右轮毂视图有两种视图UI:前左轮+前右轮、后左轮+后右轮,分别为前进和倒车提供视图辅助。通过专门聚焦车轮及周围区域的显示,为驾驶者提供更细致的视角支持。这一功能在复杂路况、狭窄空间行驶以及停车操作中表现出诸多优势。

AVM全景系统整体实现

该系统包含三种视图的实现,采用3个独立线程进行处理,架构设计灵活,能够方便地实现视图的多种组合。

remap映射原理

三种视图(BEV、前后视图、轮毂视图)的实现均基于虚拟相机的针孔成像原理。

其核心流程可分为三步:首先通过针孔相机模型将屏幕坐标映射至世界坐标系;其次利用相机外参(旋转矩阵与平移矩阵)转换至相机坐标系并生成映射图;最后根据内参模型计算鱼眼图像的对应坐标。

三者的主要差异体现在世界坐标的计算环节。由于屏幕坐标到世界坐标的转换是2D至3D的映射过程,3D模型的几何设计成为关键:

1、BEV视图:采用与地平面完全重合的平面模型,确保地面物体(如车道线)无透视变形;

2、前后视图:使用底部对齐摄像机位置的半球模型,通过调整半球半径控制天空占比与盲区范围;

3、轮毂视图:同样采用半球模型,但球心正对摄像机,通过虚拟相机位姿调整实现车轮等局部特征的精准显露。

性能优化控制

在性能优化和资源控制方面,主要通过以下方式进行改进:

1、多线程GPU并行渲染:视图的渲染绘制通过多线程GPU并行实现,大幅提升图像处理效率。同时,其他复杂的图像计算任务也交由GPU并行执行,最大限度地减少对CPU资源的占用,从而保障系统的整体性能。

2、GPU内存池管理:建立GPU内存池,按照任务需求动态分配内存。在确保满足内存使用要求的前提下,优化内存资源的调度策略,减少内存分配导致的额外耗时,从而提高GPU处理任务的效率和流畅度。

3、通过以上优化措施,全景系统能够充分利用GPU的渲染和并行计算能力,在保证高性能运行的同时,显著减少CPU与GPU的资源竞争,提升视图渲染的实时性和稳定性,带来更优质的用户体验。

独特的建模方式,解决视野盲区与畸变

在车载环视系统的前后单视图设计中,车底盲区、天空占比与物体畸变控制一直是相互制约的技术难点。传统方案往往难以兼顾三者:若优先消除车底盲区,则天空占比会显著压缩;反之,若扩大天空视野,又会导致盲区增大或物体形变加剧。

小米汽车方案通过不规则3D球面建模技术突破了这一瓶颈:

1、深度拉伸设计:在对球面模型进行非均匀深度拉伸,在减小物体畸变的基础上,也能提升天空占比;

2、动态球心调节:通过动态调整球心纵向位置,平衡天空视野与车底覆盖范围,实现零盲区(漏出部分车身)与舒适视野(天空占大于视图1/3)的兼容。

全景环视系统技术的全栈自研,保障了小米YU7优秀的行泊车体验,为用户在低速下观察车辆周边态势、寻找合适的泊车方案等提供了极大的视角便利,让狭窄区域泊车等更具备掌控性。

通过对影像画质、拼接畸变、动态实时适应等的细致打磨,小米YU7的全景环视影像能力在实用性、高级感与复杂度上寻找到了平衡,配合流畅顺滑的车机系统,相信能为广大小米YU7用户带来更好的窄路会车与复杂场景泊车体验。

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