摘要 —— 環(huán)視魚眼相機常用于自動駕駛中的近場感知。車輛四周的四個魚眼相機足以覆蓋車輛周邊 360 度范圍,捕捉整個近場區(qū)域。一些主要應用場景包括自動泊車、交通擁堵輔助以及城市駕駛。由于汽車感知領域的重點在于遠場感知,所以針對近場感知任務的數據集有限,相關研究工作也很少。與遠場不同,由于環(huán)視感知對物體檢測精度要求達到 10 厘米且物體存在部分可見性問題,它帶來了額外的挑戰(zhàn)。由于魚眼相機存在較大的徑向畸變,標準算法無法輕易擴展應用于環(huán)視場景。因此,我們有動力為汽車魚眼相機感知領域的研究人員和從業(yè)者提供一份完備的參考資料。首先,我們對常用的魚眼相機模型進行了統(tǒng)一的分類處理。其次,我們討論了各類感知任務以及現(xiàn)有相關文獻。最后,我們探討了面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。