引言

圍繞“雙目智駕應用”，我們推出系列文章深入解析雙目視覺如何跨越技術鴻溝，在中國智駕的沃土上生根發芽，探索其賦能未來出行的無限可能。

在智能駕駛技術飛速發展的當下，雙目立體視覺憑借其獨特的感知優勢，在 360 環視產品方案以及各類輔助駕駛功能中發揮著關鍵作用，在最新法規要求與復雜場景下表現突出，為汽車在AEB、NOA、自動泊車等核心場景中重構了安全與效率的邊界。

360雙目環視產品方案：多目融合實現全景感知

在360 雙目環視解決方案中，雙目立體視覺技術在其中的應用，可通過對不同視角圖像的精準匹配與深度計算，更精準地還原車輛周邊環境的三維信息。例如，在復雜的城市道路或狹窄的停車場景中，雙目攝像頭能清晰捕捉到車輛周圍的行人、障礙物等，結合環視系統的拼接算法，生成無死角的全景畫面，讓駕駛員對車輛周邊狀況了如指掌，極大提升了行車與泊車時的安全性。

360雙目環視產品采用“前視廣角雙目+前視長焦+后視雙目+環視單目+側后視雙目”的高階配置。其中：

·環視單目（3M*4）：負責近場環境感知，通過4個200°超廣角鏡頭（水平視場角200°×垂直視場角160°）拼接生成全景鳥瞰視圖，感知范圍約30米。主要支持低速場景下的障礙物檢測、車道線識別和泊車輔助，為系統提供基礎環境建模數據。

·前視廣角雙目（8M*2）：承擔中遠距離立體感知任務，具備120°寬水平視場和200米探測范圍。憑借雙目基線優勢實現高精度深度計算，主要應用于前向碰撞預警（FCW）、自動緊急制動（AEB）和自適應巡航（ACC），精準識別車輛、行人及非機動車。

·前視長焦單目（8M*1）：專注超遠距離目標探測，30°窄視場設計可實現500米超遠距感知。支持高速NOA場景下的提前路徑規劃和大型車輛識別，彌補廣角鏡頭在遠距細節感知上的不足。

·后視雙目（3M*2）：覆蓋車輛后方100米區域，106°水平視場角滿足倒車場景需求。通過立體視覺精準計算后方障礙物距離，支持APA自動泊車中的軌跡修正和AVP代客泊車時的動態障礙物避讓。

·側后視雙目（3M*2）：延伸側后方感知范圍至60米，140°超廣角設計有效覆蓋盲區。主要應用于變道輔助（LCA）、開門預警（DOW）等場景，通過立體感知檢測快速接近的車輛與非機動車。

前向輔助：AEB 筑牢安全防線

AEB即自動緊急制動（Autonomous Emergency Braking），它能夠實時監控車輛前方的行駛環境，一旦檢測到可能發生碰撞的情況，AEB系統會立即啟動，自動觸發車輛的制動系統，幫助駕駛員避免碰撞或減輕碰撞的嚴重后果。

《輕型汽車自動緊急制動系統技術要求及試驗方法》，計劃于 2028年1月1日正式實施，要求M1和N1類汽車強制標配自動緊急制動系統（AEB），同時還增加了對行人目標、自行車目標、踏板式兩輪摩托車目標等弱勢交通參與者的識別能力考核及仿真測試項目。該法規對非標準障礙物的識別有較高要求，而雙目立體視覺對此有極高的識別精度。

同時，由交通運輸部公路科學研究作為主編單位制定的《出租車自動緊急制動系統通用技術條件》已于2024年立項，其中特別提出由出租車使用雙目立體視覺更好的規范自動緊急制動的功能。

雙目立體視覺對非標準障礙物有著天然的識別優勢，通過計算視差，可精準獲取前方障礙物的距離、速度等信息，相比單目攝像頭，在目標識別的準確性、距離測量的精度以及對復雜光線條件的適應性上都更具優勢。無論是在光線昏暗的夜晚，還是在強光直射的白天，雙目 AEB 系統都能穩定工作，及時探測到前方車輛、行人、非機動車等目標，提前做出制動決策，為行車安全筑牢防線。

高階輔助：NOA 讓智能駕駛更可靠

NOA領航輔助駕駛（Navigate on Autopilot）旨在特定道路條件下幫助駕駛員更輕松地駕駛和導航車輛。在城市 / 高速 NOA（領航輔助駕駛）場景下，雙目立體視覺展現出顯著優勢。NOA 需要車輛具備精準的環境感知與定位能力，以實現自動變道、超車、跟車等功能。

結合本年度擬新出臺的組合輔助駕駛法規，雙目立體視覺針對靜態目標識別和非標障礙物識別的困境，能夠提供更豐富的深度信息，有助于更準確地識別車道線、交通標識以及周圍車輛的相對位置和運動狀態。

以復雜環境中施工區域探測的典型場景為例：

·在雙向四車道的長直道，車輛前進方向有成排隔離墩/水馬/護欄封路，隔離墩斜列放置角度與車道中心線夾角為45 ° , 占據本車道方向兩條車道，且繼續延伸至對向車道內側車道的內側車道邊線。

·當車輛檢測到前方施工改道路障后觸發減速提醒，但因未能順利改道繼而失控撞擊隔離帶，導致車輛事故。

立體視覺解決方案：

① 非標準障礙物的精準三維測量：

立體視覺的核心優勢在于能對視野內任意可見目標進行三維測量，不受目標類別是否預定義的局限。無論是標準的交通錐，還是臨時擺放的非標準障礙物（如施工材料堆、特殊形狀的警示牌等），只要在視覺上具有可辨識的紋理特征，系統就能建立其三維點云模型，精確測量其空間位置和物理尺寸。

② 3D可通行區域的智能判斷：

? 立體視覺系統通過生成密集視差圖，構建車輛前方環境的三維數字高程模型，可對3D空間內的任意目標都實現測量，在此基礎上結合圖像語義信息，系統可實現以下功能：

? 精確計算施工區域形成的通道寬度，并與自車寬度+安全余量進行比對，通過生成密集視差圖，構建車輛前方環境的三維數字高程模型；

? 檢測地面上的潛在危險物（如散落的碎石、低矮路緣石等），這些目標往往低于傳統雷達的有效探測高度；

? 結合車輛運動軌跡預測，判斷當前車速下能否安全通過限制區域。

泊車輔助：雙目賦能“精準定位+安全導航”

雙目環視立體視覺系統，通過模擬人類雙眼視差原理，為智能泊車系統提供了至關重要的深度感知能力，在APA自動泊車輔助和AVP代客泊車場景中展現出顯著優勢。

（一）APA 自動泊車輔助

APA其核心優勢在于精準的環境感知與定位。相較于單目或超聲波雷達，雙目系統能直接計算物體與車身的精確距離，而非依賴估算。極高精度地識別車位線、路肩、立柱、消防栓等低矮或細小障礙物，有效避免剮蹭。同時，它能生成車輛周邊密集的三維點云地圖，實現車輛與環境的毫米級精準相對定位，為控制系統提供決策依據，極大提升了窄小車位泊入的成功率與安全性。無論是垂直車位還是側方車位，雙目系統都能精準感知車位的輪廓和空間，引導車輛順利、準確地停入車位，大大降低了泊車難度。

（二）AVP 自主代客泊車

AVP 需要車輛具備自主導航與環視感知能力，在停車場等復雜環境中自動完成泊車入位和取車。

雙目立體視覺在其中的導航和環視優勢十分突出。一方面，雙目攝像頭實時感知環境深度信息，生成高精度3D點云地圖。這使其在無GPS信號的地下車庫等復雜場景中，能實現精準的實時定位與障礙物識別。系統不僅能檢測前方路沿、柱子等靜態物體，更能精準判斷減速帶、地鎖的高度和行人等動態目標的距離，規劃出從入口到車位的最優導航路徑；另一方面，環視功能借助雙目技術，能全面感知停車場內的車輛、行人、立柱等障礙物，確保車輛在自主行駛過程中安全避障，實現更安全、更擬人化的平滑路徑規劃與避障，順利完成代客泊車任務，為用戶帶來極致的便捷體驗。

雙目視覺方案憑借“高精度測距、環境魯棒性強、目標識別可靠”等優勢，已成為360環視與高階輔助駕駛的核心感知技術。從滿足AEB法規要求，到賦能NOA領航輔助的路徑規劃，再到泊車場景的精準定位，雙目視覺通過模擬人眼立體視覺，為智能駕駛系統提供了更接近人類駕駛的感知能力，是實現安全、高效輔助駕駛功能的關鍵支撐。隨著算法優化與成本下降，雙目環視方案將在未來智駕競爭中扮演愈發重要的角色。