Vision-based ACC with a Single Camera: Bounds on Range and Range Rate Accuracy
著名的Mobileye论文：
因为我们只有一个相机，我们必须用透视来估计距离。可以使用两种线索:图像中车辆的大小和图像中车辆底部的位置。由于一辆未知类型的车辆(轿车、厢式货车、卡车等)的宽度可能在1.5m到3m之间变化，基于宽度的距离估计只有大约30%的准确性。它可以用作完整性检查，也可能用于检查out-of-calibration，但对于actuation控制来说还不够好。
使用道路几何形状和车辆与道路的接触点，可以得到更好的估计。首先，我们将假设一个平面路面和一个摄像头安装，使光轴平行于路面。在相机前距离为Z的道路上的一点将以高度y投影到图像上，其中y由方程给出
图2中， 本车A，前方车B和C，摄像头P焦距f，高度H，和障碍物B/C距离Z1/Z2，B/C检测框着地点在图像的投影是y1/y2。
通过[5]中描述的方法，可以确定安装角和由于车辆运动引起的俯仰角的变化。通过对车道标志[6]的分析，可以对非平面性进行一级补偿。在对摄像机角度和道路坡度进行补偿后，误差的主要来源是确定车辆与道路接触点的图像坐标。在实践中，可以在1像素内找到这个点。
