自动驾驶系统中视觉检测处理摄像头视角限制的方法主要包括以下几点：
1. 使用不同类型的相机：
前视线性相机：视角较小，一般采用52°左右的相机模组，安装于车辆前挡风玻璃中间，用于感知车辆前方较远的场景，感知距离一般为120米以内。
周视广角相机：视场角相对较大，一般采用6颗100°左右的相机模组，安装在车辆周围一圈，用于感知360°的周身环境。
环视鱼眼相机：视角较大，可以达到180°以上，对近距离的感知较好，通常用于泊车场景，安装于车辆特定位置做图像的拼接、车位检测等。
2. 相机标定：
相机标定的好坏直接影响目标测距的精度，主要包括内参标定和外参标定。内参标定用于做图像的畸变校正，外参标定用于统一多个传感器的坐标系，确保感知系统能够准确理解摄像头捕捉到的图像信息。
3. 多传感器融合：
自动驾驶系统通常不仅依赖摄像头，还会结合激光雷达（LiDAR）等其他传感器。LiDAR输出的3D点云可以直接用来获取障碍物的距离和大小，以及场景的深度，与2D图像进行融合，以充分利用两者所提供的不同信息。
4. 动态校准：
针对摄像头位置可能因车辆运行或颠簸而偏移的问题，感知系统中包含在线标定的模型，常利用消失点或车道线等检测得到的信息实时更新俯仰角的变化，确保视觉检测的准确性。
5. 夜间视觉识别：
在夜间或光线不足的情况下，如果没有激光雷达，可以采用红外摄像头进行夜间视觉识别，以实现清晰成像。
自动驾驶系统通过综合使用不同类型的相机、进行相机标定、多传感器融合、动态校准以及采用红外摄像头进行夜间识别等方法，来处理摄像头的视角限制问题，从而提高自动驾驶系统的感知能力和安全性。
