[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛車輛的攝像頭是感知模塊的重要組成，其成本低、分辨率高且能捕捉豐富的語義信息，使其在車道識別、障礙物檢測、交通標志和信號燈識別等任務中不可或缺。不同類型的攝像頭（單目、雙目、環(huán)視魚眼、紅外補光）在視場角和深度估計方式上各有側重，對于攝像頭來說，高分辨率、高幀率、寬動態(tài)范圍和低光性能成為其設計的核心指標。

攝像頭數(shù)據(jù)需經(jīng)過畸變校正、圖像增強、目標檢測、深度估計和鳥瞰圖重投影等多級算法處理，以便能為決策層提供可靠信息。為了保證多路攝像頭的協(xié)同，精確的內(nèi)外參標定與微秒級時鐘同步必不可少。當前攝像頭在雨雪、逆光、長尾場景下攝像頭易出現(xiàn)漏檢與誤檢，對算力與功耗也提出了嚴苛要求。

攝像頭在自動駕駛中的作用與意義

攝像頭被譽為自動駕駛系統(tǒng)的“視覺之眼”，能夠捕捉色彩、紋理及文字等高層語義信息，這些是雷達和激光雷達等主動傳感器無法直接提供的。如交通信號燈的紅綠狀態(tài)、道路標志的文字內(nèi)容，均需依賴攝像頭的高分辨率圖像進行精確識別。相較于激光雷達的高成本和毫米波雷達在低反射率目標上的局限，攝像頭方案在成本效益和細節(jié)捕獲方面具有天然優(yōu)勢，因此被廣泛用于車道識別、交通標志檢測、行人和車輛分類等關鍵感知任務。借助深度學習算法，視覺感知已經(jīng)從傳統(tǒng)的基于特征提取的方法，快速演進到端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡，為自動駕駛決策提供了更精細的環(huán)境理解。

量產(chǎn)自動駕駛方案通常采用多路攝像頭組合，以彌補單一視角和深度估計的不足。前向單目攝像頭因結構簡單、成本低，常用于遠距目標檢測，通過幀間運動或結構光算法估算深度；雙目攝像頭則利用左右鏡頭視差直接生成深度圖，適合中近距離障礙物探測，但對相機標定精度要求更高。在泊車與低速環(huán)繞場景中，環(huán)視魚眼攝像頭以180°–190°的超廣角視場提供近距離全景監(jiān)測，司機可獲得車輛四周的鳥瞰視圖。為提升弱光環(huán)境下的成像質(zhì)量，不少系統(tǒng)在傳統(tǒng)RGB攝像頭基礎上整合紅外或近紅外補光模塊，使夜間行人檢測和動物預警更為可靠。

攝像頭關鍵技術分析

在設計攝像頭系統(tǒng)時，分辨率、幀率、視場角（FOV）、動態(tài)范圍和感光性能是最重要的五大指標。高分辨率（如8MP及以上）有助于提升遠距目標檢測精度，但同時帶來更大的數(shù)據(jù)帶寬與算力壓力，因此需在解析度與實時性之間權衡。攝像頭幀率通常設定在30–60fps，以保證平滑的運動捕捉和及時的環(huán)境反饋。寬動態(tài)范圍（HDR）技術可在強光與陰影并存的場景下保留更多細節(jié)，對于進入隧道或逆光行駛等復雜場景尤為關鍵。此外，基于背照式CMOS傳感器和LED頻閃抑制技術的低光噪聲設計，則顯著提升了雨夜弱光下的可用圖像質(zhì)量。

攝像頭采集的圖像需經(jīng)過嚴密的算法流水線處理。利用標定參數(shù)進行畸變校正，可以將魚眼或超廣角鏡頭產(chǎn)生的幾何扭曲恢復為真實場景尺度；通過HDR合成、去雨雪和時序去噪算法可以提高圖像對比度與清晰度，以應對極端氣候干擾。深度學習模型（如YOLO、MaskR-CNN、SegNet等）可以進行目標檢測與語義分割，并結合光流或多視角結構光算法估算深度與運動信息，為軌跡預測和路徑規(guī)劃提供三維場景要素。鳥瞰圖（BEV）重投影技術則可以將多路攝像頭數(shù)據(jù)映射到俯視平面，生成全景環(huán)境地圖，供決策層進行路徑優(yōu)化與避障規(guī)劃。

多路攝像頭系統(tǒng)對標定與同步的精度要求極高。內(nèi)參數(shù)標定（焦距、主點、畸變系數(shù)）與外參數(shù)標定（攝像頭在車輛坐標系中的位置與姿態(tài)）通常利用棋盤格標定板或標定場景進行離線優(yōu)化，并需定期復檢以消除因溫度變化、車身振動導致的漂移。為避免多路圖像幀時序不一致而產(chǎn)生的運動偽影，攝像頭必須在微秒或亞毫秒級別同步觸發(fā)，確保各通道在同一時刻采集數(shù)據(jù)，以便后續(xù)拼接與融合算法獲得無縫圖像。在高級系統(tǒng)中，還需與雷達、激光雷達和IMU等傳感器共享時間戳與坐標變換，實現(xiàn)真正的時空對齊。

攝像頭存在哪些弊端？

攝像頭在自動駕駛的使用中存在很多問題。光照及天氣變化（雨、雪、霧、逆光）會引發(fā)圖像模糊、對比度下降和噪聲增多，導致目標漏檢與誤檢風險上升?！伴L尾”場景（罕見交通標志、特殊障礙物、突發(fā)狀況）難以在有限訓練數(shù)據(jù)中充分覆蓋，深度模型在這些極端情況中往往表現(xiàn)欠佳，需要結合大規(guī)模仿真與在線學習來提升魯棒性。高分辨率高幀率視頻流對車載計算平臺的算力與功耗提出嚴格考驗，尤其在電動車續(xù)航方面產(chǎn)生直接影響，促使芯片廠商（如NVIDIA Drive、Mobileye EyeQ、Tesla FSD芯片）不斷優(yōu)化硬件架構與功耗管理。

為此，有方案提出采用端到端深度學習和自監(jiān)督預訓練相結合的方式，利用無標簽大數(shù)據(jù)提升極端場景下的模型泛化能力；同時，融合低成本固態(tài)雷達、激光雷達或高精地圖等多模態(tài)信息，為純視覺方案提供必要的冗余與先驗；并在車輛運行過程中通過在線標定和智能校準技術，動態(tài)修正標定參數(shù)，減少環(huán)境變化對感知精度的影響。

未來，自動駕駛車載攝像頭或?qū)⒊尸F(xiàn)以下發(fā)展趨勢。一是更高性能的嵌入式計算平臺將持續(xù)提升視覺推理效率和能效比，使得高分辨率與高幀率算法在實時性與功耗之間獲得更好平衡；二是端到端神經(jīng)網(wǎng)絡與自監(jiān)督學習技術將進一步強化模型對罕見場景的適應能力，減少對人工標注的依賴。多模態(tài)融合仍將是主流路徑，通過激光雷達、毫米波雷達與高精地圖的深度協(xié)同，實現(xiàn)對復雜環(huán)境的全方位冗余感知。此外，在線智能標定與可重構光學模組技術將成為提升系統(tǒng)長期穩(wěn)定性與維護便捷性的關鍵，為大規(guī)模商用落地奠定堅實基礎。

審核編輯 黃宇