以前提過單目測(cè)距的問題，檢測(cè)的障礙物2-D框加上攝像頭的姿態(tài)和路面假設(shè)。以下根據(jù)公開發(fā)布的論文討論具體的算法：

注：深度學(xué)習(xí)直接估計(jì)深度圖不屬于這個(gè)議題。

1。Vision-based ACC with a Single Camera: Bounds on Range and Range Rate Accuracy

著名的Mobileye論文，先看成像幾何如圖：

本車A，前方車B和C，攝像頭P焦距f，高度H，和障礙物B/C距離Z1/Z2，B/C檢測(cè)框著地點(diǎn)在圖像的投影是y1/y2。那么y=fH/Z，所以Z=fH/y。下面是三個(gè)不同距離的估計(jì)結(jié)果：

精度測(cè)量得到：90米誤差大約10%, 44米誤差約為5%。

2。Integrated Vehicle and Lane Detection with Distance Estimation

算法流程如下：

先是從3個(gè)消失點(diǎn)估算攝像頭焦距，然后6個(gè)2D-3D對(duì)應(yīng)點(diǎn)得到攝像頭姿態(tài)：

基于車道寬度的假設(shè)（3.75米），可以算出投影矩陣，隨之得到距離公式：

下圖是一些結(jié)果：

3。Use of a Monocular Camera to Analyze a Ground Vehicle’s Lateral Movements for Reliable Autonomous City Driving

還是基于消失點(diǎn)原理，加上水平線，可得到道路場(chǎng)景幾何關(guān)系。

消失點(diǎn)和pitch angle的關(guān)系：

從消失點(diǎn)得到pitch angle：

4。Range Estimation with a Monocular Camera for Vision-Based Forward Collision Warning System

如果車輛寬度已知，那么車距為d=FW/w。

如上圖，可以計(jì)算距離為：

整個(gè)FCW系統(tǒng)流程圖如下：

給了一個(gè)虛擬水平線的概念，估計(jì)它的位置

5。Robust Vehicle Detection and Distance Estimation Under Challenging Lighting Conditions

碰撞報(bào)警需要估算安全距離。下圖幾何關(guān)系能給出估計(jì)距離的公式：

距離公式為

下圖是IPM的鳥瞰圖展示距離：

6。Pitch Angle Estimation Using a Vehicle Mounted Monocular Camera for Vehicle Target Range Measurement

計(jì)算特征點(diǎn)運(yùn)動(dòng)，由此得到自身攝像頭運(yùn)動(dòng)，從其平移向量推出pitch angle。

上圖可以計(jì)算出前方車的距離：

整個(gè)系統(tǒng)流程圖如下：

下面就是從SFM的幾何關(guān)系推理距離：

看下面的關(guān)系可以得到pitch angle：

角度計(jì)算公式為

7。Forward Collision Warning with a Single Camera

time to contact (TTC) 直接從車輛的大小和位置得到，下面是流程圖：

計(jì)算公式：

車邊框的位置以及光流大小可以確定碰撞的可能性：

這里主要是通過簡(jiǎn)單的幾何關(guān)系，直接估算檢測(cè)的路上車輛距離并給出可能的撞擊時(shí)間。現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)越來越強(qiáng)大，理論上得到車檢測(cè)邊框的同時(shí)，也可以回歸車的距離。