主要观点总结
本文主要介绍了基于视觉传感器的感知方法，包括2D感知和3D感知，以及从深度学习在视觉感知中的应用。文章还详细描述了多目视觉系统的原理和难点，以及几个典型的多目系统。最后，文章以Tesla的全景感知系统为例，介绍了基于多目的全景感知系统的技术特点和实现方法。
关键观点总结
关键观点1: 视觉感知系统的分类和特点
视觉感知系统分为单目系统、双目系统、多目系统。2D感知任务通常采用的是单目系统，但自动驾驶感知最终需要的是3D输出。双目系统可以自然的获得视差，估计障碍物的距离，但对模式识别的依赖度较小，且存在某些缺点如关键点获取困难、计算量大等。
关键观点2: 多目系统的原理和难点
多目系统通过增加不同类别的传感器，如红外摄像头，来提高对各种环境条件的适应性。通过增加不同朝向、不同焦距的摄像头来扩展系统的视野范围。难点在于如何处理重叠区域中不一致的感知结果，以及设计合理的融合规则。
关键观点3: 典型的多目系统介绍
文章介绍了Mobileye的三目系统、Foresight的四目感知系统、NODAR的Hammerhead技术等典型的多目系统。
关键观点4: Tesla的全景感知系统
Tesla在AI Day上展示了纯视觉的FSD系统，采用多摄像头融合方案。其核心技术包括特征的空间变换、向量空间中的标注等。通过Transformer和Self-Attention等方式建立图像空间到向量空间的对应关系，解决特征的空间变换问题。通过3D场景下的标注、自动标注和模拟器等技术组合，构成完整的数据收集和标注系统。
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