自动驾驶既然有双目摄像头了，为什么还要三目摄像头？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在自动驾驶领域，纯视觉方案一直受到不少人的认可。双目摄像头由于模拟了人眼的工作方式，能够通过视差计算还原三维信息，在距离判断和空间感知上具有天然优势，因此被广泛应用于纯视觉系统中。

但在实地落地时，有些厂商并未止步于双目，而是选择了三目摄像头的方案。为什么有了双目，还要选择三目摄像头？

双目摄像头怎么“看出”深度？

虽然双目摄像头理论上可以还原三维、判断深度，但三目的设计能补足“双目”的短板，带来更多灵活性。

在聊三目之前，还是先看下双目摄像头是如何工作的。车载双目摄像头其实就是模仿人眼的视觉机制，通过两个略有间距的摄像头同时拍摄同一个场景，然后通过比较两幅图像之间的差异，算出深度信息。

与单目摄像头只能识别形状、颜色、或依赖学习来估算距离不同，双目系统能够直接量化物体到车辆的距离，这对于碰撞风险评估、精准停车、障碍物避让等任务非常关键。

相比单目视觉只看能到画面，双目可以让系统看到世界的深度。这也就是为什么不少自动驾驶、辅助驾驶的场景，会选择双目摄像头而不是单目的原因。

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由于双目依赖图像中的特征（像纹理、边缘、对比）来匹配左右两幅图像中的对应点。如果画面单一、纹理很匀、或者光照差，匹配就容易失败，对深度估计就不可靠。

双目的深度计算也受视差大小影响，如果目标离摄像头很远，视差会变得非常小，小到可能低于一个像素，深度估算误差就比较大了。

双目系统还要求两个摄像头之间的“基线”（相对位置距离、对齐）必须精确，标定和同步也不容易。

因此，尽管双目是一个比单目更强、更直接的方案，但它在部分场景下依然表现不尽如人意，尤其在光照差、远近混合、遮挡／纹理不明显的时候，会表现出很强的不适应性。

三目／多目摄像头为啥成趋势？

现在越来越多车企使用三目摄像头，那三目摄像头是怎么设计的，它又解决了什么问题？其实对于自动驾驶来说，“多目视觉+多摄像头”的设计其实是为了提升系统对复杂环境的适应能力。视觉感知系统可分为单目、双目、以及多目（包括三目、四目、环视多摄像头等）三种主要方案。

三目不只是再加一颗摄像头这么简单。它往往包含一颗广角摄像头（视角宽、适合近距离与周边环境监测）、一个中视角摄像头（覆盖常规视野、中距离）和一个远距摄像头（视角窄、适合远距离观察，探测更远目标）三种不同焦段／视野组合。

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这样一来，三目摄像头就能在“近–中–远”不同距离上都保持较好感知，这样既能看到近处突然出现的障碍、行人，也能监测远处的车辆或路况，保证在高速、长距离行驶时的安全与反应时间。

多目摄像头（比如三目）还能充分利用不同视角之间的信息关联。系统可以通过多视角一致性来交叉验证目标的存在和位置，在某一个视角因为遮挡、反光或角度原因看不清的时候，还能从另一个摄像头获得更清晰的观测结果。这种基于多视角的遮挡补偿能力，使得自动驾驶系统不再依赖单一路径或单一视角，从而减少漏检目标的情况，也让整体感知结果更加稳定可靠。

此外，使用多摄像头、同步采集还可以让整个车辆感知系统获得更全面、稳定的环境认知，对车道、障碍、行人、周边车辆、远近物体，都有更高覆盖率。对于自动驾驶（尤其是中/高阶自动驾驶系统）来说，这种冗余和覆盖，是非常重要的。

三目相比双目的几个关键优点

1）覆盖距离与视场更全面

双目通常有固定基线、固定焦距/视角，适合中距离深度估计。但如果只靠双目，车辆在“高速远景+城市近场+周边盲区”这种多变场景下，很难兼顾所有距离与视野。

三目通过“广角+中焦+长焦”组合，就能做到近处看清行人、横穿车辆；中距保持对前方一般交通情况的监控；远处提前发现远方车辆、物体、路况。这个组合让感知系统更灵活，更适合实际驾驶中那种“远近混杂、随时可能有变化”的情况。

2）增强鲁棒性

真实交通环境中，路面可能是空旷的、车辆可能距离较远、物体可能遮挡，若单纯靠双目的立体匹配，会在纹理少、远距离、光照差、遮挡的情况下出问题。

三目系统因为有多个视角／焦段，就更容易应对这些“难搞的情况”，若某一个镜头看不清，另一个镜头还能捕捉到；或者某个角度遮挡了，中焦或远焦镜头或广角镜头可以做补充。这样多条视觉路径/视角的冗余，会让系统整体更稳。

3）提高深度估计范围与精度弹性

双目测距时，如果把基线设得很宽，可以测更远的距离，但这会牺牲近距离测距的精度。反过来，如果基线很窄，近距离可能测得不错，但远距离就不行。

而三目摄像头可以通过多组摄像头，对不同距离分别用合适的镜头／基线／焦距，这样就可以同时兼顾近距离高精度+远距离长探测的需求。这种灵活性，是双目难以达到的。

4）更适合复杂场景

自动驾驶对环境感知不仅要求看得清，还要求足够冗余、可回退及容错。复杂天气、光照、遮挡、潜在危险，都可能导致某一目视觉失败。如果只有双目，一旦双目失效（比如纹理太单一、太远、遮挡、眩光等），系统可能就漏掉障碍。

三目／多目通过视角冗余+镜头多样+算法融合，可提高系统的整体稳定性和可靠性，对安全至关重要。尤其是对于高级自动驾驶（如L3/L4级别）的车辆，三目摄像头更具优势。

三目摄像头会带来哪些问题？

三目摄像头，需要保证三个摄像头之间的相对位置（基线、角度）、时间同步、镜头畸变校正等都必须非常精确。如果校准或同步不好，就可能引入深度偏差或对齐错误，这在自动驾驶中可能是致命的问题。

多摄像头也意味着更多图像数据、多视角融合、深度计算+决策融合，这要求更强的硬件、更复杂的算法，而且要保证实时性。

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像是三目摄像头这种多个镜头、不同焦段／视野的设计，对摄像头模组、镜头排布、遮挡防护、调校都更为苛刻，价格也更贵。对于一些低成本车辆来说，成本可能难以覆盖。

因此，“三目”虽好，但不代表“镜头越多越好”。还是需要根据所需功能（是辅助驾驶，还是高级自动驾驶）、成本、计算能力、可靠性等因素，做综合权衡。

总结

回到最开始的问题：既然有双目，为啥还要三目？

因为双目虽然能测深度、能有立体视觉，但它有盲区、有瓶颈，也容易因为环境／距离／纹理／标定等问题表现不稳。三目则通过额外摄像头、不同焦段／不同视角的设计，把这些盲区补上，可以让整个视觉系统在复杂／真实环境下更可靠、更全面。

三目系统并不是简单加一个摄像头，而是根据需求、场景、代价/性能权衡后的一种折中。

审核编辑 黄宇