如何处理眩光以改善自动驾驶车辆的感知

视觉传感器用途广泛，可以捕捉各种视觉线索，如颜色、纹理、形状和深度。这种多功能性，加上机器视觉相机相对低廉的价格，在自动驾驶车辆（AV）中采用基于视觉的环境感知系统方面发挥了重要作用。然而，基于视觉的感知系统容易受到眩光的影响，例如太阳或迎面车辆的前照灯在夜间产生的强光，或者仅仅是由雪或冰覆盖表面反射的光；这些场景在驾驶过程中经常遇到。在本文中，我们研究了各种眩光减少技术，包括提出的饱和像素感知眩光减少技术，以提高AV感知层采用的计算机视觉（CV）任务的性能。我们根据感知层使用的CV算法的各种性能指标来评估这些眩光减少方法。具体来说，我们考虑了目标检测、目标识别、目标跟踪、深度估计和车道检测，这些对于自动驾驶至关重要。实验结果验证了所提出的眩光减少方法的有效性，展示了在多种感知任务上的增强性能以及对不同眩光水平的显著鲁棒性。