智驾感知系统中立体视觉相对于LiDAR的性能优势

引言

上一篇我们引用马斯克对于智驾感知的观点，以及分享了LiDAR与双目立体视觉的原理技术知识，下面我们详细介绍一下立体视觉相对于LiDAR的性能优势。

立体视觉的显著优势体现在如下几方面：

信息丰富度：纹理、颜色和语义

双目立体视觉在局部细节和纹理信息的捕捉上优于LiDAR。LiDAR生成的点云是离散的、稀疏的，其密度受扫描频率和线数限制。在低密度点云场景下，物体的表面细节（如纹理、颜色、边缘）会丢失，导致“鬼影”或“断点”现象。而双目立体视觉系统通过高分辨率摄像头（如1080p或更高）获取的图像，能够提供极其丰富的颜色、纹理和边缘信息,这是双目立体视觉最根本的优势。

1. 工作原理： 双目立体视觉通过两个摄像头模拟人眼，获取的是高分辨率的2D图像信息（RGB）而LiDAR仅能提供一个“点”或“轮廓”，无法直接提供车牌、颜色、车型甚至驾驶行为等信息。

2. 优势体现： 双目可以直接输出的是高分辨率的彩色图像。这不仅包含了深度信息，还包含了极其丰富的视觉信息，如车道线、交通标志牌的文字和颜色、信号灯状态、车辆类型、行人衣着等。这对于目标识别、分类、场景理解等高层感知任务至关重要。它不仅能够计算深度，还能同时获得每个像素点的颜色、纹理和亮度信息。

这使得它能够具有如下优势：

轻松识别和分类物体： 可以直接利用成熟的2D图像识别算法来分辨车辆、行人、交通标志、信号灯等。LiDAR只能提供3D点云，识别物体需要额外的算法，且对于没有明显3D形状的物体（如路面上的箭头、交通标志）识别困难。

更好地理解场景： 例如，能区分湿滑的路面（反光）和干燥的路面，LiDAR每个点通常只包含位置（x, y, z）和反射强度信息。它无法直接获取环境的颜色、纹理等细节。特殊场景无法做到精准识别的。

成本优势（最显著的优势）

双目立体视觉的核心优势是硬件成本极低且可规模化降本，这是LiDAR短期内难以突破的壁垒，也是其在消费级场景（如乘用车、家用机器人）中普及的关键。

硬件本质： 双目立体视觉的核心是摄像头，这是非常成熟、大批量生产的消费电子元器件，成本可以做到非常低。双目方案基于 2 台及以上普通 CMOS 摄像头，核心成本为光学镜头、图像传感器及边缘计算芯片；而LiDAR（尤其是车规级高线数 LiDAR）依赖精密光学组件（如发射端 VCSEL、接收端 SPAD）和复杂机械结构，这使得双目系统的硬件成本可以比LiDAR低一个数量级，硬件成本仅为LiDAR的1/10至1/100，适合大规模部署。

商业前景： 随着算法的优化和芯片算力的提升，一套高性能的双目立体视觉系统总成本远低于同等性能的LiDAR。这也是为什么特斯拉等公司坚持走纯视觉路线的重要原因之一——为了大规模量产和普及。规模化效应：摄像头产业链成熟（全球年出货量超百亿颗），双目方案可直接复用消费电子级供应链，量产规模越大成本下降越明显；而LiDAR仍处于产能爬坡期，核心元器件（如 1550nm 激光芯片）依赖少数厂商，规模化降本速度远慢于双目。

维护成本：双目摄像头无机械运动部件（如LiDAR的转镜、振镜），故障率低（平均无故障时间 MTBF 通常＞10 万小时），后期维护仅需定期校准；LiDAR机械结构易受振动、冲击损坏，维护成本是双目方案的 3-5 倍。

无主动干扰，适用于特殊场景

被动感知： 双目立体视觉本身不发射任何信号，只是被动接收环境光，因此不存在设备间的相互干扰问题。虽然恶劣光照条件（如黑夜、强光）也不会影响其性能，但这与LiDAR的失效机制不同。

优势体现：

（1）无干扰： LiDAR：是主动式传感器，自身发射激光束，多台LiDAR之间可能会相互干扰。

（2）特殊场景： 当遇到雨、雪、雾等恶劣天气时，激光束会被吸收或散射，导致点云质量严重下降甚至失效，双目具备强大的兼容性。

（3）不受限于激光安全法规： LiDAR的发射功率受到严格限制，以避免对人眼造成伤害。

适用场景：消费级与大规模落地场景

双目立体视觉的优势使其在消费级自动驾驶、家用服务机器人、低空无人机等场景中更具竞争力，这些场景对成本敏感、需兼顾语义感知和环境适应性。

（1）乘用车自动驾驶：

面向 L2-L4 级自动驾驶，双目方案可满足城市道路、高速路的感知需求，且成本可控制在整车售价的 5% 以内（LiDAR方案通常占 10%-20%），双目更适合大规模量产；

（2）家用服务机器人：

在家庭场景中，双目可识别家具纹理、地板材质（如区分“地毯”vs“木地板”，避免机器人卡困），同时通过颜色识别定位物品（如找到红色水杯），而LiDAR仅能构建空间结构，无法满足“语义交互”需求；

（3）低空无人机：

在航拍、巡检场景中，双目可同时完成 “避障（深度估计）+ 目标识别（如识别电力线故障点）”，且低功耗特性延长无人机续航，避免LiDAR“高功耗缩短续航”的问题。

理论分辨率和探测距离

双目立体视觉模仿了人类双眼的感知方式，理论上只要能解决匹配难题，其测距能力与基线（两个相机的距离）强相关。长基线的双目系统可以实现超远距离的精确测距。

（1）分辨率： 摄像头的分辨率远高于主流LiDAR的线数（如128线、256线）如下图。理论上，双目立体视觉可以生成与摄像头分辨率同等级的深度图，提供极其稠密的深度信息。

（2）探测距离： 探测距离取决于摄像头的焦距和基线（两个摄像头的距离）。通过增加基线，理论上可以实现很远的探测距离，而不像LiDAR受限于激光功率和探测器灵敏度，精度对比如下图。例如，一些天文或军事用途的超长基线双目系统可以探测数公里外的目标。

感知维度：语义信息的完整性与丰富度

双目立体视觉通过图像匹配生成深度信息的同时，可天然获取颜色、纹理、语义标签等多维度信息，这是LiDAR “点云无语义” 特性无法比拟的优势，对复杂场景决策至关重要。

（1）语义感知能力

LiDAR的点云仅包含 “距离 + 反射强度”，无法直接识别物体类别（如 “红色交通灯”“黄色警示牌”“白色斑马线”），需依赖后续算法与视觉数据融合；而双目摄像头可直接输出彩色图像，通过 AI 模型（如 CNN、Transformer）同步完成深度估计 + 目标检测 + 语义分割。

（2）场景理解精度

在结构化场景（如城市道路、停车场）中，双目可通过纹理匹配识别 “井盖、路缘石、减速带” 等小尺寸物体的语义属性；而LiDAR对低反射率物体（如黑色沥青路面的井盖）易漏检，且无法区分物体材质（如“金属护栏”vs“塑料隔离墩”），可能导致决策误判。

环境适应性：复杂天气与光照的鲁棒性

尽管LiDAR在极端天气（如暴雨、浓雾）中表现优于早期双目方案，但随着算法优化（如多帧融合、语义辅助校准），双目立体视觉在中等恶劣环境、复杂光照场景中的适应性已显著提升，且避免了LiDAR的 “固有缺陷”。

（1）对抗极端天气的独特优势

LiDAR的激光束易被雨滴、雾滴、雪花反射，导致点云出现大量噪声（如暴雨中有效点云率可能降至 50% 以下），甚至出现 “虚警”（误将雨滴识别为障碍物）；而双目摄像头可通过（多光谱融合，语义辅助深度修复）来优化提升鲁棒性。

（2）复杂光照场景适配

在强光逆光（如正午太阳直射）、隧道出入口（明暗交替）场景中，LiDAR易因 “强光干扰接收端” 导致测距精度下降；而双目摄像头可通过动态曝光、HDR（高动态范围）技术平衡明暗区域，再结合图像增强算法（如 Retinex）保留纹理细节，确保深度匹配的稳定性。

系统集成：体积功耗与冗余设计灵活性

双目立体视觉的 “纯视觉” 特性使其在硬件集成、功耗控制、多传感器冗余方面具备显著优势，尤其适合对空间和能源有限制的场景（如乘用车、小型机器人）。

（1）体积与安装灵活性：

双目摄像头模组体积小（通常为巴掌大小）、重量轻（＜100g），可灵活集成于车身各处（如后视镜、车顶饰条、前格栅），无需像LiDAR那样设计专用安装支架（LiDAR因体积大，常需占用车顶 “大鼓包” 空间，影响车身风阻和美观）。

（2）低功耗优势：

双目立体视觉基于感知，功耗主要来自传感器本身，即通过两个CMOS图像传感器，其功耗与普通手机摄像头类似，非常低（通常仅需几百毫瓦到1W左右）。

LiDAR属于主动探测，需要驱动多个激光器（线数越多，功耗通常越高），高性能LiDAR可能还需要额外的温控或散热装置，进一步增加了功耗。

典型功耗数据对比

典型功耗数据对比

（3）多视角冗余设计：

双目方案可轻松扩展为 “多目环视”（如 8 摄像头系统），通过不同视角的图像交叉验证提升感知冗余；例如特斯拉 Model 3 的 8 摄像头系统覆盖 360° 视野，任意 1 颗摄像头故障时，可通过相邻摄像头的图像插值补全深度信息；而LiDAR若需实现 360° 覆盖，需安装多个LiDAR，成本和功耗呈倍数增长。

数据利用与算法迭代效率

双目立体视觉生成的 “图像 + 深度” 数据具备高复用性，可同时支撑感知、定位、地图生成等多任务，且算法迭代速度快（可通过 OTA 升级），这是LiDAR “点云数据单一用途” 无法比拟的优势。

结语

一．成本特色

双目立体视觉的性能优势并非体现在 “绝对深度精度”（LiDAR在远距离、高精度测距上仍占优），而是在于 “成本可控前提下的语义感知完整性”—— 它以远低于LiDAR的成本，提供了 “深度 + 颜色 + 纹理 + 语义” 的多维度感知能力，同时具备灵活集成、低功耗、算法快速迭代的特性，更适合消费级、大规模落地场景。

双目立体视觉在动态物体跟踪速度、环境语义丰富度和系统集成灵活性方面具有显著优势。虽然其在绝对测距精度上可能略逊于LiDAR，但通过算法优化，其在实际应用中的感知效果已接近甚至在某些场景下超越LiDAR。例如，特斯拉（Tesla）通过其纯视觉方案，结合强大的BEV（鸟瞰图）算法和超算平台，已实现对周围环境的高精度感知，其系统在识别交通信号灯、行人、非机动车等复杂目标时表现优异，证明了视觉方案在感知精度上的巨大潜力。

随着 AI 算法（如 Transformer-based 深度估计、NeRF 神经辐射场）的持续优化，双目立体视觉在深度精度、极端天气适应性上的短板正逐步弥补，未来有望在更多场景中替代中低线数LiDAR，成为感知技术的主流选择之一。

二．视觉、雷达的“双剑合璧”

经过研究在未来视觉、雷达并非竞争关系而是“合作共赢”模式，共同打造“智驾环境感知设备”，LiDAR发挥极端光线下工作、远距离精度高的优势，立体视觉则在成本、点云数据处理、抗干扰能力强等优势发挥更大作用，同时应用于双目、三目、一体机、Adas等产品不断发挥立体视觉的优势，例如LiDAR在夜间弥补双目立体视觉的检测短板，同时视觉相机使得车辆制造成本更低、数据处理更为简单、环境的纹理、颜色等语义信息更加丰富、抗干扰能力加强。提升了车辆感知的鲁棒性，以及智驾决策的准确性。

二者强强融合，优势互补，“联手”发挥更大价值！