自动驾驶的“透视眼”：摄像头如何“看清”距离？

近期，特斯拉FSD Beta版本在国内部分城市公测，车辆无干预下精准避让行人、平稳通过施工路段，引发热议。很多人疑惑：纯视觉方案没有激光雷达，仅凭几个摄像头，怎么判断与前车、行人的距离？

车载摄像头就像自动驾驶汽车的“眼睛”，距离感知是其核心技能。它不像激光雷达直接发射信号测距，却能通过巧妙算法，在复杂路况中精准判断远近。今天，我们用通俗的方式拆解其中奥秘。

一、不止于“看”：摄像头距离感知的核心应用场景

摄像头的距离感知，已渗透到自动驾驶的各个环节，守护出行安全：

- 城市道路常规行驶：实时监测前车距离，实现自适应巡航，精准控制安全间距，缓解早晚高峰驾驶压力，避免追尾。

- 复杂路况避障：快速测算与行人、非机动车、障碍物的距离，结合车速判断是否紧急避让，为系统争取反应时间。

- 泊车辅助：感知与路沿、相邻车辆的距离，规划泊车路径，避免刮擦，是自动泊车功能的核心。

- 高速及高速辅助场景：监测与前车、侧方车辆距离，辅助车道保持、变道提醒，避免不安全变道。

- 特殊天气适配：配合HDR、红外补光技术，在雨雪、大雾、夜间等场景下初步感知距离，为多传感器融合提供基础数据。

二、趣味拆解：摄像头的“算法魔法”

摄像头本质上只能捕捉平面图像，和手机拍照一样没有立体感，但它靠3种简单技巧，就能算出立体距离：

技巧1：双目摄像头——像人眼一样“双目测距”

车头安装两个间距固定的摄像头，类似人的左右眼，同时拍摄同一场景会产生“视差”（视觉差）。通过算法计算视差，结合摄像头间距（基线）和焦距，就能算出物体距离。

简单来说，两个摄像头间距0.2米、焦距800像素，若物体视差为40像素，算出来的距离就是4米，精准又直接。

技巧2：单目摄像头——靠“经验”推算距离

单摄像头没有另一只“眼睛”，就靠“记住”常见物体尺寸，结合图像中的大小推算距离。

比如普通家用车高约1.5米，摄像头检测到车辆后，测量其在画面中的高度，结合焦距就能推算距离，原理和我们凭肉眼判断远近一样。不过遇到不常见物体，精度会下降，需配合其他技巧。

技巧3：深度学习——让摄像头“学会”看距离

给摄像头装“聪明大脑”，用海量道路图像训练神经网络，让它记住不同场景下物体样子、大小与距离的关系。

就像我们通过观察学会判断距离，神经网络能直接从平面图像中预测物体距离，甚至生成“深度图”，适配复杂路况的能力更强。

实际应用中，摄像头会结合三种方法，配合IMU、车轮里程计等设备，确保测距精准稳定。

三、未来趋势：摄像头测距，会变得更精准、更智能

随着自动驾驶技术升级，摄像头距离感知将朝着4个方向迭代：

趋势1：单目测距精度提升，降低成本

未来通过先进算法，结合车辆运动轨迹和环境特征，单目摄像头测距精度将接近双目，实现“单目替代双目”，降低纯视觉方案的硬件成本。

趋势2：多传感器融合，应对极端场景

摄像头在强逆光、暴雨等极端场景下精度下降，未来会与激光雷达、毫米波雷达深度融合，三者协同实现全天候、全场景精准测距。

趋势3：微型化、集成化，不影响车辆设计

未来摄像头将更小巧，集成在后视镜、前挡风玻璃等部位，既不影响外观，又能实现360°无死角测距。

趋势4：结合AI预判，从“测距”升级为“预判距离变化”

未来摄像头不仅能算当前距离，还能通过AI预判物体运动轨迹，提前算出几秒后的距离，为系统争取更多反应时间。

结语：摄像头，撑起自动驾驶的“视觉底气”

摄像头是自动驾驶最基础、最不可或缺的感知器官，它不用直接发射信号，却能靠简单原理和强大算法，精准感知距离、守护安全。

未来，随着技术迭代，摄像头会和其他传感器一起，让自动驾驶更聪明、更安全，真正实现“解放双手、安心出行”。