在自动驾驶领域，纯视觉方案，作为人工智能在自动驾驶领域的关键应用，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？
双目摄像头如何计算深度？
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。在探讨三目之前，我们先了解双目摄像头的工作原理。
车载双目摄像头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场景，然后比较两幅图像之间的差异来计算深度信息。
与单目摄像头只能识别形状、颜色或依赖学习估算距离不同，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。因此，不少自动驾驶、辅助驾驶场景会选择双目而非单目方案。
然而，双目系统依赖图像中的特征（如纹理、边缘、对比度）来匹配左右两幅图像中的对应点。如果画面单一、纹理均匀或光照条件差，匹配就容易失败，导致深度估计不可靠。
双目的深度计算也受视差大小影响。当目标距离摄像头很远时，视差会变得非常小，甚至低于一个像素，深度估算误差就会显著增大。此外，双目系统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，尽管双目是比单目更强、更直接的方案，但它在部分场景下表现仍不尽如人意，尤其在光照差、远近混合、遮挡或纹理不明显时，会表现出很强的不适应性。
为什么三目/多目摄像头成为趋势？
如今，越来越多的车企采用三目摄像头。对于自动驾驶而言，“多目视觉+多摄像头”的设计核心是为了提升系统对复杂环境的适应能力。视觉感知系统主要可分为单目、双目以及多目（包括三目、四目、环视等）三种方案。
三目不仅仅是增加一颗摄像头，其设计通常包含三种不同焦段/视野的组合：
- 广角摄像头：视角宽，适合近距离与周边环境监测。
- 中视角摄像头：覆盖常规视野，负责中距离观测。
- 远距摄像头：视角窄，适合远距离观察，探测更远目标。
这样的组合使得三目摄像头能在“近-中-远”不同距离上均保持良好的感知能力，既能看清近处突然出现的障碍物和行人，也能监测远处的车辆和路况，保障高速、长距离行驶时的安全与充足反应时间。
多目摄像头（如三目）还能充分利用不同视角间的信息关联。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。当某一视角因遮挡、反光或角度问题观测不清时，仍能从另一摄像头获得更清晰的画面。这种多视角的遮挡补偿能力，有效减少了漏检情况，并提升了感知结果的稳定性。
此外，多摄像头同步采集能让车辆感知系统获得更全面、稳定的环境认知，对车道、障碍物、行人、周边车辆及远近物体实现更高覆盖率。对于中/高阶自动驾驶系统来说，这种冗余和覆盖至关重要。
三目相比双目的关键优势
1. 覆盖距离与视场更全面
双目通常有固定的基线和焦距/视角，适合中距离深度估计。但在“高速远景+城市近场+周边盲区”这类多变场景下，仅靠双目难以兼顾所有距离与视野。
三目通过“广角+中焦+长焦”组合，可实现近处看清细节、中距监控常规路况、远处提前预警，使感知系统更灵活，适应真实驾驶中“远近混杂、瞬息万变”的情况。
2. 增强系统鲁棒性
真实交通环境中常出现纹理少、远距离、光照差或物体遮挡的情况，这些都会挑战双目系统的立体匹配效果。
三目系统拥有多个视角/焦段，更容易应对这些复杂状况。当某个镜头看不清时，其他镜头可能有效捕捉信息；某一角度被遮挡，中焦、远焦或广角镜头可提供补充。这种多路径视觉冗余显著增强了系统整体的稳定性。
3. 提升深度估计的范围与精度弹性
双目测距时，基线宽度与测量能力相互制约：宽基线利于远距离测量但牺牲近距离精度，窄基线则反之。
三目摄像头可通过多组摄像头的组合，针对不同距离使用合适的镜头、基线与焦距，从而在近距离高精度和远距离长探测的需求之间找到平衡。这种灵活性是双目难以达到的，需要依赖更复杂的算法与数据处理能力。
4. 更适合复杂场景
自动驾驶不仅要求“看得清”，还要求感知系统具备足够的冗余、可回退及容错能力。复杂天气、光照、遮挡或潜在危险都可能导致某一视觉路径失效。若仅有双目，一旦双目匹配失败，系统就可能漏检障碍。
三目/多目通过视角冗余、镜头多样性与算法融合，极大地提高了系统的整体稳定性和可靠性。对于追求高安全的L3/L4级别高级自动驾驶车辆而言，这种优势尤为关键。
三目摄像头带来的挑战
1. 标定与同步要求更高
三目摄像头需要确保三个摄像头之间的相对位置（基线、角度）、时间同步、镜头畸变校正等都极为精确。校准或同步不佳会引入深度偏差或对齐错误，在自动驾驶中可能是致命的。
2. 硬件与算法复杂度增加
多摄像头意味着海量的图像数据，以及多视角融合、深度计算与决策融合等复杂处理流程，这对硬件算力和算法的实时性提出了更高要求。
3. 成本与设计挑战
三目这种多镜头、不同焦段的设计，对摄像头模组、镜头排布、遮挡防护和调校都更为苛刻，成本也更高，对低成本车型构成了挑战。
因此，“三目”虽好，但并不意味着“镜头越多越好”。最终方案需根据功能需求（辅助驾驶或高级自动驾驶）、成本、计算能力及可靠性要求进行综合权衡。
总结
回到最初的问题：既然有双目，为何还要三目？
因为双目虽有立体视觉和测距能力，但存在盲区、易受环境干扰且稳定性有瓶颈。三目则通过引入额外摄像头及不同焦段的组合设计，有效弥补了这些短板，使视觉系统在真实、复杂环境下的感知更可靠、更全面。
三目系统并非简单地增加一个摄像头，而是基于实际需求、应用场景与性能成本权衡后的一种优化折中。
发表于 前天 03:31
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