Ovaj blog post istražuje principe na kojima 360-stupanjske kamere generiraju slike oko vozila i ispravljaju izobličenja kako bi se povećala sigurnost vozača.
Postoje razni uređaji koji pomažu vozačima pri parkiranju ili navigaciji uskim cestama. Među njima je posebno značajan sustav koji koristi snimke s kamera postavljenih oko vozila kako bi stvorio pogled iz ptičje perspektive na okolinu od 360°. Ta se slika zatim prikazuje na monitoru u automobilu za vozača. Ovaj uređaj pomaže vozačima da sigurno navigiraju i parkiraju pružajući trenutni pregled okolnog okruženja. Sada ćemo ispitati proces kako se ta slika prikazuje vozaču.
Prvo se na tlu oko vozila postavlja mrežasti uzorak, koji zatim snimaju kamere. Kamere koje se koriste u ovom sustavu obično imaju širokokutne objektive, što pruža veliko vidno polje. To smanjuje slijepe kutove, pomažući vozaču da održi bolju vidljivost. Međutim, širokokutni objektivi inherentno iskrivljuju slike zbog zakrivljenosti svjetlosti koja prolazi kroz objektiv. Središte slike izgleda konveksno, a izobličenje se povećava kako se udaljavate od središta. To se naziva izobličenje objektiva. Karakteristike same kamere koje utječu na ovo izobličenje nazivaju se unutarnjim varijablama i predstavljene su koeficijentima izobličenja. Točno poznavanje unutarnjih varijabli omogućuje postavljanje modela izobličenja za ispravljanje izobličenja.
Proces ispravljanja distorzije zahtijeva vrlo sofisticiran rad. Samo minimiziranjem distorzije u slikama snimljenim kamerom slike koje vidi vozač mogu se što više podudarati sa stvarnom situacijom. U tu svrhu koriste se algoritmi za korekciju distorzije, a u tom procesu karakteristike objektiva, zajedno s položajem i kutom kamere postavljene na vozilo, igraju ključnu ulogu. Distorzija uzrokovana čimbenicima poput nagiba kamere postavljene na vozilo naziva se vanjskom varijablom. Usporedbom snimljene slike sa stvarnom mrežnom pločom može se odrediti kut nagiba kamere na temelju kuta rotacije mrežne ploče na slici ili promjena u njezinom položaju. Ove se informacije koriste za izmjenu vanjskih varijabli i ispravljanje distorzije.
Nakon što je korekcija distorzije završena, sljedeći korak zahtijeva transformaciju perspektive. To uključuje procjenu odgovarajućih 3D točaka stvarnog svijeta za točke na slici, čime se dobiva slika s uklonjenim efektima perspektive. Općenito, kada kamera projicira 3D stvarni svijet na 2D sliku, objekti iste veličine izgledaju manji što su dalje od kamere. Međutim, budući da slika gledana iz perspektive odozgo ne bi trebala pokazivati promjene veličine objekata na temelju udaljenosti, uklanjanje ovog efekta perspektive ključno je.
Ako znamo položaje nekoliko točaka na slici dobivenoj transformacijom gledišta i njihove odgovarajuće točke na mreži stvarnog svijeta, možemo opisati korespondenciju između svih točaka na slici i točaka mreže pomoću virtualnog koordinatnog sustava. Korištenjem ove korespondencije, postavljanjem točaka slike na ravninu uz zadržavanje oblika mreže i relativnih veličina između mreža identičnih stvarnom svijetu, dobiva se dvodimenzionalna slika. Ova rezultirajuća slika je upravo slika iz ptičje perspektive. Sinteziranjem slika iz svakog smjera na ovaj način, vozač može vidjeti sliku od 360° na monitoru, kao da gleda odozgo oko vozila.
Tehnologija korištena u ovom procesu vrlo je složena i precizna, ali rezultat pruža značajnu pomoć vozaču. Posebno na uskim parkirnim mjestima ili složenim cestovnim situacijama, takvi uređaji igraju ključnu ulogu u osiguravanju sigurnosti vozača. Napredak ove tehnologije uvelike poboljšava sigurnost i praktičnost upravljanja vozilom te će poslužiti kao vitalna temeljna tehnologija za razvoj budućih autonomnih vozila.
