引言

在之前的文章中，我们深入探讨了汽车360环视拼接技术的原理与实现。如今，随着科技的持续进步和处理器图像处理能力的不断增强，540°全景影像技术崭新登场。这项技术不仅继承了传统360影像的全方位视野，更增添了透明底盘的独特功能，从而为驾驶者提供了更为全面的驾驶辅助。

蔚来-透明底盘

透明底盘技术同样基于多摄像头系统，捕捉并实时拼接车辆四周影像，为驾驶者呈现一幅全景影像。这一技术不仅深化了我们对车辆周围环境的感知，更在保障驾驶安全、提升停车辅助等方面带来了显著的体验改善。接下来，我们将深入剖析汽车540全景影像技术中透明底盘的原理与实现，揭示其在推动汽车行业革新中的关键作用。

原理

1 案例解析
透明底盘技术的核心在于车体的移动与历史环视拼接360图像数据的融合。为了更直观地理解其工作原理，我们通过一个简单的示例来进行演示。首先，让我们来看一张示意图：

车体运动

在透明底盘技术的原理中，车体的移动与历史环视拼接360图像数据是关键。为了更具体地阐述这一过程，我们通过一个简单的示例来进行解析。设想车辆当前360环视所能覆盖的范围由红色虚线勾勒，而黑色部分则代表车体本身。当车体沿着红色箭头指示的方向单向运动时，其360图像在垂直方向上会产生偏移。具体来说，若车体在第1秒时从左图所示位置开始运动，并在第2秒时停止于右图所示位置，那么在第2秒时，相对于第1秒的360图像，其垂直偏移量（假设为N pixels）将如蓝色部分所示。

两帧间的差异
当我将第1秒的360度拼接图像整体下移N个像素时，第一帧中移动后世界坐标系内物体的位置，将与第2秒时的物体重合。为了更直观地展示这一变化，我们将第1秒的图像向下平移N个像素，并对比原始全景鸟瞰图与移动后的鸟瞰图，可以清晰地看到这种差异。

移动后的图像对比
接下来，我们将第1秒经过平移的图像（左侧）与第2秒的原始图像（右侧）进行对比展示：

移动后对比

经过对比，读者或许已经发现，在移动后的图像中，绿色框所标示的高度为N pixels，宽度为黑色车宽pixels的区域，恰好对应着第2秒时汽车底部移动的位置。若将此部分图像融入第2秒合成的全景图中，其效果将如下所示：

合成全景图
当汽车持续前行，我们只需重复上述过程，不断更新历史图像，便能捕捉到最新的底盘影像。然而，实际情况往往更为复杂。接下来，我们将深入探讨图像偏移的获取方法。

在汽车行驶过程中，360度全景图像主要发生两种类型的移动：

平移：图像在水平或垂直方向上的移动。
旋转：当汽车转弯时，图像会随之旋转。

为了描述这些移动，我们可以采用一个仿射变换矩阵。
注意，上述变换过程中并未涉及缩放，那么在实际的汽车环境中，我们如何获取这个变换矩阵呢？关键在于利用多种传感器，包括图像传感器、轮速传感器，以及汽车的角度测量传感器，如IMU（惯性测量单元）等。IMU用于测量汽车的角度变化，轮速传感器则负责测量x、y轴上的移动偏移量。将这些数据与图像传感器所测量的图像数据融合，即可得到仿射变换矩阵M。虽然这里的具体细节较为复杂，但感兴趣的朋友可以深入探索。

接下来，我们来看如何实现这个变换过程。首先，需要明确基本步骤。由于我们没有实际的汽车和IMU、轮速传感器等设备来进行实验，因此这里采用了一种替代方案——通过图像测量来获取图像变换矩阵。这一过程主要包括以下步骤：

寻找特征点：在前后两幅全景图像中，利用OpenCV提供的SIFT、ORB等方法，我们可以有效地找到特征点。

特征点匹配：通过特定的匹配算法，我们能够得到两幅图像中匹配良好的特征点序列。

寻找变换矩阵：基于匹配好的特征点序列，我们可以进一步求得变换矩阵。

图像变换：利用上述变换矩阵，对上一帧的全景图像进行仿射变换。

图像融合：将当前全景图像的车底部分与经过变换的上一帧图像进行融合处理。

历史帧迭代：将融合后的图像加入到历史帧队列中。

重复以上流程，即可实现对全景图像的连续处理和优化。

2 效果展示

为了更直观地展示效果，我们选取了github开源素材中的一段进行测试，并截取了特征提取和匹配效果较好的部分进行演示。
透明底盘效果

结束语

在汽车智能化不断发展的今天，540全景影像系统已成为驾驶者的得力助手。通过多摄像头协同工作，该系统能实时监测并呈现车辆周围环境，为驾驶者带来更为安全、便捷的驾驶体验。其核心技术在于图像处理和实时拼接，从而形成一张无缝连接的全景画面，有效提升驾驶者对周围状况的感知能力，尤其在复杂交通场景和停车时显得尤为关键。这一技术的运用，让驾驶变得更加从容、愉悦。