立体视觉技术在智能驾驶中的应用

中国智能驾驶：普及与挑战并存

随着中国汽车产业在海内外的发展壮大，智能驾驶领域呈现出渗透率快速提升与技术下沉并行的鲜明特征。根据Canalys最新预测，2025年中国市场L2级及以上功能的渗透率将达到62%，其中高速NOA渗透率10.8%，城市NOA达到9.9%，曾专属于高端车型的智能驾驶功能正快速向大众市场普及。

但功能普及的背后仍存在严峻的技术挑战。中国特有的道路环境包含大量非标准化场景：突然出现的施工区域、隧道内外明暗交替的路段、不规则摆放的警示标识等。这些场景对感知系统提出了极高要求。传统方案依赖单一视觉或雷达传感器往往力不从心——单目摄像头在逆光、低照度环境下表现不稳定，毫米波雷达对静止目标的识别存在盲区，激光雷达虽精度高但成本难以在主流车型普及。

当行业困于“感知能力天花板”时，立体视觉技术正悄然成为破局关键。与传统摄像头不同，立体视觉通过模拟人类双目视差原理，构建了车辆对三维空间的深度理解能力，成为中国智能驾驶技术攻克复杂长尾场景的关键突破口。

看见三维世界：立体视觉的本质

立体视觉技术的核心在于模仿人类双目视差感知原理。系统通过两个间距已知的摄像头同步拍摄图像，计算同一物体在两个画面中的像素位置差异，再基于三角测量原理精确推算出目标物体与车辆之间的距离。这种技术路径不依赖于深度学习算法的“猜测”，而是基于严密的几何物理原理直接获取三维空间信息，为车辆决策系统提供至关重要的深度数据。

攻坚克难：立体视觉的实战突破

随着中国高阶辅助驾驶的高速发展和应用普及，多起因未能识别静止障碍物从而引发车辆交通事故的案例频现——感知系统在复杂场景下的局限性、车企宣传边界的模糊、用户认知偏差等问题日益凸显。结合本次拟新出台的组合辅助驾驶法规，两大场景成为检验技术短板的典型试验场：

一、静态目标识别困境：

毫米波雷达难以区分静止车辆与路标、护栏，传统视觉系统在逆光、隧道进出等高动态光照场景下细节丢失严重。

1.1直道侧翻车辆：隧道内外的视觉挑战

工况难点剖析：

当车辆在隧道外正常行驶，突然发现隧道内有一辆侧翻的静止车辆时，这一场景集齐了智能驾驶感知系统的两大挑战：

① 目标特性挑战：

• 侧翻车辆呈现非常规姿态，车身形态与训练数据中的正常车辆差异显著，传统基于图像识别的单目系统极易将其误判为“未知障碍物”甚至漏检。

② 环境过渡挑战：

• 隧道内外存在巨大光照差异，摄像头从明亮环境进入相对黑暗的隧道时，需要快速适应光线变化，此过程中图像可能出现短暂过曝或欠曝，导致关键细节丢失。

立体视觉解决方案：

① 非标障碍物的感知优势：

• 立体视觉系统不依赖预先训练的物体模型，而是直接通过视差计算获取三维点云数据。基于语义信息与点云融合的结构化数据，系统可对三维空间内任意目标实现感知和测量，对于侧翻的车辆、路障、路面遗撒物等非标准障碍物都具有普遍的检出能力和较高的测量准确性。这种基于物理的空间感知能力，使立体视觉在应对各类非标准障碍物时具有独特优势。

② 高动态场景的双重保障：

• 现有中科慧眼前视8M立体相机采用OX08D10传感器，集合大井深（DCG）与高密度电容器（LOFIC），可以实现最高140dB动态范围成像，有效克服敏感差异导致的局部细节信息损失，同时捕捉隧道外强光区域和隧道内暗部细节。

• 系统将立体点云数据与语义信息融合，即使在图像质量短暂下降时，也能依靠点云的空间连续性维持障碍物跟踪能力。

二、非标准障碍物检测盲区：

侧翻车辆、施工区域水马等异形物体缺乏标准特征，传统单目视觉依赖预设模型，泛化能力不足。

2.1 施工区域探测：复杂环境中的空间认知

工况难点剖析：

施工区域探测面临中国道路特有的复杂性。

① 环境复杂性：

• 施工警示标识形态多样（交通锥、水马、防撞桶），摆放位置随机，且常与复杂背景（如路旁堆积物、临时围挡）混杂，单一传感器极易出现漏检或误报。

交通锥且有干扰车

隔离墩（水马）

防撞桶

纸箱等遗撒物

② 决策多维性

• 仅识别障碍物并不足够，系统还需准确测量可通行空间的宽度和高度，判断车辆是否能够安全通过狭窄通道。

③ 典型事故场景：

• 在双向四车道的长直道，车辆前进方向有成排隔离墩/水马/护栏封路，隔离墩斜列放置角度与车道中心线夹角为45 ° , 占据本车道方向两条车道，且继续延伸至对向车道内侧车道的内侧车道边线。

施工区典型事故场景

• 当车辆检测到前方施工改道路障后触发减速提醒，但因未能顺利改道继而失控撞击隔离带，导致车辆事故。

立体视觉解决方案：

① 非标准障碍物的精准三维测量：

• 基于立体相机的点云密度，可以更早的对目标障碍物实现感知和测量。原则上非标准障碍物大部分是静止的目标（如路障、遗撒物等），因此在行车过程中，越早检测到目标物体，可以更早的启动针对性的规避方案（刹车或避让）；也更加有助于整车的规控策略，实现减速或者更加平滑的变道。

城区等复杂工况下点云效果

（栅栏/二轮车/三轮车/行人）

• 立体视觉的核心优势在于能对视野内任意可见目标进行三维测量，不受目标类别是否预定义的局限。无论是标准的交通锥，还是临时摆放的非标准障碍物（如施工材料堆、特殊形状的警示牌等），只要在视觉上具有可辨识的纹理特征，系统就能建立其三维点云模型，精确测量其空间位置和物理尺寸。

② 3D可通行区域的智能判断：

• 立体视觉系统通过生成密集视差图，构建车辆前方环境的三维数字高程模型，可对3D空间内的任意目标都实现测量，在此基础上结合图像语义信息，系统可实现以下功能：

• 精确计算施工区域形成的通道宽度，并与自车宽度+安全余量进行比对，通过生成密集视差图，构建车辆前方环境的三维数字高程模型；

典型交通非标准障碍物场景

（交通锥/水马/防撞桶/消防栓/矮墙）

• 检测地面上的潜在危险物（如散落的碎石、低矮路缘石等），这些目标往往低于传统雷达的有效探测高度；

• 结合车辆运动轨迹预测，判断当前车速下能否安全通过限制区域。

安全普惠的深度之眼

在中国智能驾驶从“高端尝鲜”迈向“全民标配”的进程中，立体视觉技术以其独特的物理测距能力、对非标准障碍物的适应性以及出色的成本效益比，正成为破解复杂长尾场景的关键工具。从隧道内侧翻车辆的精准识别，到施工区域可通行空间的智能判断，立体视觉赋予车辆真实的三维空间认知能力，使智能驾驶系统能够应对中国道路特有的复杂性和不确定性。

随着算法持续优化、硬件成本进一步下探，以及中国智能驾驶生态的深度整合，立体视觉有望在15万元以下主流车型中率先实现大规模应用。据麦肯锡预测，到2028年，中国智能驾驶软硬件市场规模将突破万亿元，其中70%的增长将来自15万元以下市场。在这一历史性进程中，立体视觉不仅是一项技术选择，更是实现智能驾驶安全普及与技术普惠的重要路径，让每一辆普通家用车都能拥有感知三维世界的“深度之眼”，真正实现“看得见、看得懂”的安全智驾体验。