[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]自動駕駛的實現(xiàn)離不開各類傳感器的支持，其中純視覺方案成為很多技術方案的選擇，但由于攝像頭無法感知到環(huán)境深度信息，因此有部分技術方案提到了“深度相機”的技術。深度相機，指的是那些除了拍顏色（RGB）以外，還能直接或間接給出“每個像素到攝像頭距離”信息的傳感器。簡單理解就是，普通相機告訴你“這像素看起來是什么顏色、有什么紋理”，而深度相機還會告訴你“這點離車有多遠”。正因為在自動駕駛里，知道距離比知道顏色更重要，車輛要判斷碰不碰得上、要多早剎車、怎樣規(guī)規(guī)劃路徑等都要依賴深度信息或與其它傳感器融合后的三維感知結(jié)果。

深度相機常見的三種工作原理

深度相機的形式很多，常見的有基于兩個鏡頭的立體相機（stereo camera）、投影結(jié)構(gòu)光或編碼光的相機、以及飛行時間（Time-of-Flight,ToF）相機。它們產(chǎn)生的深度表示通常是一張“深度圖”（depth map）或者稀疏的點云，與激光雷達（LiDAR）產(chǎn)生的點云在用途上有交集，但在原理、精度、成本和適用場景上都有明顯差別。

1）立體視覺（Stereo）

立體視覺的思路就是模仿人眼。把兩臺同類的彩色或黑白相機同框安裝，它們之間有一個固定的“基線”（baseline，兩個鏡頭中心之間的距離）。當看到同一場景時，圖像中的同一個物體點在兩幅圖像上的橫向位置會有差異，這個差異叫做視差（disparity）。通過已知的基線長度和攝像頭的內(nèi)外參，視差可以反算成深度（距離）。

車載攝像頭 圖片源自網(wǎng)絡

立體法的關鍵在于“匹配”，算法要在左右圖像里準確找到同一像素對應的點；匹配困難的地方包括無紋理表面、重復紋理、強反光或遮擋區(qū)域等場景。立體視覺的優(yōu)勢是可以用普通相機硬件實現(xiàn)，成本低、像素高，理論上分辨率和范圍可以通過更大基線、更高分辨率相機提升；但其劣勢就是對光照、紋理和計算資源敏感，長距離深度精度退化較快。

2）結(jié)構(gòu)光與編碼光

這類方法在場景中投射已知的光學圖案（例如條紋、點陣或其他編碼圖形），然后用相機觀察圖案在物體表面的變形，從變形情況反推出深度。結(jié)構(gòu)光在如人體建模、人臉識別設備（早期的結(jié)構(gòu)光人臉識別器）等近距離應用里非常常見。其優(yōu)點是近距離精度高，且因為系統(tǒng)自己提供“紋理”，因此對紋理依賴小。其缺點是對環(huán)境光敏感，在強陽光下投影圖案容易被淹沒，導致深度失敗。結(jié)構(gòu)光僅適合短到中距離（幾厘米到幾米）的應用場景，若擴展到行車所需的幾十米就會遇到功率、可見性和安全性的問題。

3）飛行時間（ToF）

ToF相機通過測量光從傳感器發(fā)出、到物體反射、再返回傳感器所需的時間來算距離。常見實現(xiàn)有脈沖ToF和相位ToF兩類。脈沖ToF直接測量脈沖往返時間，原理簡單但要求高速電子。相位ToF發(fā)出連續(xù)調(diào)制的光信號，測量發(fā)射與接收信號之間的相位差來估算距離，這在短至中距離里更常見。

ToF的優(yōu)點是能直接得到每個像素的深度，實時性好、算法復雜度低于立體匹配；缺點包括多徑干擾（光在場景中多次反射導致的誤讀）、對強光敏感（陽光含大量紅外會提升噪聲）、以及范圍和分辨率受限。工業(yè)級ToF可以做到幾十米的量級，但在車用場景里，要兼顧分辨率、幀率和抗日照能力仍然需要工程折中。

除了這三種之外，還有一些混合方案和更靠近LiDAR的固態(tài)“閃光式”測距設備。但單純依靠單目RGB相機做“深度估計”的方法（基于學習的單目深度估計）嚴格來說不是深度相機，而是用算法從單張圖像推斷深度的技術；這樣的深度通常是相對的、帶有尺度不確定性或需要額外約束校準，只能將它當作補充而不是可信賴的主深度源。

深度相機與普通相機的關鍵區(qū)別

普通相機輸出的是亮度和顏色信息，也就是每個像素的RGB值；深度相機除了這些（有時深度相機本身也能輸出RGB）之外，還輸出與攝像頭之間的距離信息。深度數(shù)據(jù)直接給出三維幾何信息，使得后續(xù)的檢測、跟蹤、避障和定位變得更直接；普通相機則需要依賴視覺算法（比如通過特征匹配、結(jié)構(gòu)從運動或單目深度估計）來間接獲得距離。

圖片源自網(wǎng)絡

普通相機的設計追求高分辨率、寬動態(tài)范圍和低噪聲的圖像采集，傳感器以記錄光子數(shù)為主。深度相機的硬件則要額外設計光源（結(jié)構(gòu)光、ToF）或雙攝同步與高精度時鐘（ToF）以及在某些系統(tǒng)中更嚴格的機械安裝精度（立體需要精確的基線和標定）。這意味著深度相機往往在功耗、復雜度和成本上高于單純的普通相機，雖然基于兩個普通相機的立體系統(tǒng)可以在成本上有優(yōu)勢，但對計算和標定提出了更高要求。

深度圖通常也是單通道的浮點或整數(shù)距離數(shù)據(jù)，需要與相機內(nèi)參轉(zhuǎn)換成三維點云或用于后續(xù)的感知模塊。普通相機的數(shù)據(jù)更適合直接送入目標檢測、語義分割等視覺網(wǎng)絡。深度數(shù)據(jù)和RGB數(shù)據(jù)各有長處，RGB擅長識別類別和外觀，深度擅長提供幾何信息，因此在自動駕駛系統(tǒng)里，常見做法是把兩者融合，用RGB做識別，用深度做定位與幾何推理。

此外，立體視覺在暗光或無紋理時會失效；結(jié)構(gòu)光在強光下會被淹沒；ToF在直射陽光或存在強紅外光源時噪聲會上升。普通相機在寬動態(tài)場景下也有挑戰(zhàn)，但可以通過曝光控制、HDR等手段改善?？傊?，不同傳感器在不同環(huán)境下各有盲區(qū)，這正是為什么自動駕駛系統(tǒng)要用相機、雷達、激光雷達等多傳感器融合的原因。

深度相機的缺點有哪些

由于深度相機能讓機器直接看到三維世界，很多人感覺其可以直接替代激光雷達，但事實并非如此。深度相機的確能帶來如立體感知、精準測距、三維建模等很多好處，但它也有不少短板，尤其是在車載這種復雜場景下，更是要各種“妥協(xié)”和“取舍”。

先說最典型的一個問題，那就是距離和精度的矛盾。立體視覺靠的是“視差”原理，簡單來說就是兩個攝像頭看到同一個物體的角度差來計算深度。問題是，距離越遠，角度差就越小，計算的誤差就越明顯。你想要讓遠處也測得準，就得拉大兩個攝像頭之間的距離，或者提高圖像分辨率。但拉太開安裝位置受限，還容易被遮擋；分辨率太高又增加算力負擔和成本。ToF（飛行時間）相機在近距離表現(xiàn)不錯，但想讓它測得遠、看得清，就得用更復雜的光源和接收器，功耗、熱量、成本全都往上飆。至于結(jié)構(gòu)光，在汽車這種強光、遠距離的環(huán)境里幾乎“吃不開”，更多是短距應用。

還有就是環(huán)境光和物體表面的問題。不管是哪種原理的深度相機，本質(zhì)上都要依賴光線的反射。現(xiàn)實世界里的光照條件可比實驗室復雜多了。陽光太強會把信號淹沒，雪地的反光能“晃瞎”傳感器，金屬表面、玻璃、濕滑路面這些都能讓測量結(jié)果亂成一團。ToF可能會被多次反射的光干擾，導致算出錯誤的距離；結(jié)構(gòu)光在透明或鏡面物體上會出現(xiàn)形變；立體相機在一大片沒有紋理的區(qū)域，如在光滑車門或者天窗上，根本找不到對應點。更別提下雨、下雪、起霧、夜間燈光這些情況了，都是深度相機的“敵人”。

深度圖的分辨率也是一個老大難問題。很多車用深度相機輸出的深度圖其實挺“糙”的，點比較稀疏，還容易帶噪聲。相比清晰的RGB圖像，深度圖往往細節(jié)不足，這在識別細小物體或復雜邊緣時會出麻煩。雖然可以用算法補全或者把深度和RGB結(jié)合來提升效果，但那也意味著要消耗更多算力。

立體視覺需要大量計算來匹配圖像，尤其是高分辨率、高幀率的時候，對處理器的壓力特別大。ToF雖然直接輸出深度信息，但為了讓結(jié)果更干凈，還要做多頻信號解碼、噪聲過濾、多路徑校正，這些都比較耗費資源。車載系統(tǒng)的算力和功耗都有限，所以必須在精度、幀率和實時性之間找平衡。

還有一個很現(xiàn)實的問題，那就是標定和穩(wěn)定性。深度相機其實特別“嬌氣”，尤其是立體視覺那種。兩個攝像頭的角度、位置稍微有點偏差，測出來的深度就會跑偏。汽車在行駛過程中會有震動、溫度變化、甚至輕微碰撞，這些都會影響標定結(jié)果。ToF相機也怕溫漂，需要做溫度補償，否則數(shù)據(jù)會飄。為了保持準確，就得設計堅固的支架、加上定期標定，甚至用算法實時校準。

此外，深度相機還有個天然的限制，它只能“看見”眼前的東西。被擋住的物體，它完全無能為力。比如車旁邊的低矮障礙物、角落里的行人，只要被遮擋了，深度相機就測不到，這也是為什么自動駕駛技術上從來不會只靠深度相機。它更像是輔助感知的一環(huán)，用來填補其他傳感器的空白。

理論上，立體相機用兩顆普通鏡頭就能實現(xiàn)深度感知，看起來挺劃算。但要真正上車，事情就變復雜了。你得考慮它的防塵、防水、抗震，還得通過車規(guī)認證、EMC測試、熱設計驗證……這些都要花錢。而且深度相機出來的數(shù)據(jù)量大，對后端處理單元要求也高，算力芯片、數(shù)據(jù)傳輸、冗余設計全都得配齊。ToF和結(jié)構(gòu)光更貴，還涉及主動光源、安全認證等問題。要在整車上集成好，不僅費錢，還費腦。

所以說，深度相機確實有它的厲害之處，但也沒那么“完美”。它能提供直觀的空間信息，是視覺體系的重要補充，但想讓它單獨承擔自動駕駛的感知任務，還遠遠不夠。真正成熟的方案，都是多傳感器融合，讓深度相機、雷達、激光雷達、普通相機各司其職，互相補短。只有這樣，車輛才能在復雜環(huán)境里既“看得清”，又“看得穩(wěn)”。

什么時候用深度相機，怎樣組合其它傳感器

在自動駕駛系統(tǒng)設計中，選擇深度相機還是其他傳感器，取決于任務、場景和成本。近距離低速場景（比如自動泊車、駕駛員監(jiān)控、車內(nèi)交互）非常適合ToF或結(jié)構(gòu)光，因為這些場景對短距精度要求高，環(huán)境相對可控。需要高分辨率幾何信息以做精細定位或障礙物邊界判斷時，立體視覺搭配高分辨率相機是個劃算的選擇，但必須配合強大的視差計算和可靠的在線校準。

對于高速公路或遠距感知，激光雷達和毫米波雷達仍然是主力。激光雷達的遠距分辨率和精度，以及毫米波雷達對惡劣天氣的魯棒性，都是光學深度相機難以完全替代的。此時深度相機作為幾何感知的補充，把RGB相機、深度相機、雷達與激光雷達的數(shù)據(jù)融合在一起，取各自的強項來覆蓋彼此的弱點。比如用深度圖快速篩選近距障礙物，用RGB做語義識別，用雷達做速度估計和惡劣天氣下的穩(wěn)定探測，用激光雷達做遠距精確定位。深度相機還能降低某些計算負擔：在已知深度的區(qū)域，很多視覺算法可以避開昂貴的三維重建步驟，直接在深度空間做決策。

當然，還有很多實際細節(jié)要考慮，傳感器放置位置與視場覆蓋、傳感器同步與時間戳精度、數(shù)據(jù)帶寬與壓縮策略、在線去噪與異常檢測、在不同光照/天氣下的退化檢測與降級策略、以及冗余與故障切換機制。這些都是把深度相機從實驗室?guī)У杰囈?guī)產(chǎn)品化時必須解決的問題。