纯视觉方案是如何感知环境的？ 算法是关键 目前智能驾驶管制方案主要是两种，一种是激光雷达，一种是视觉方案，激光雷达其实原理相对简单，因为就是发射激光线束，接收到反射之后，绘出点云图，然后建模就可以感知外部环境了。那视觉方案是如何实现对环境感知的呢？ 纯视觉自动驾驶通过多摄像头阵列构建三维环境感知系统。其核心在于模拟人类视觉认知机制，结合深度学习算法实现环境解析。系统通常配置8-12个摄像头，覆盖360度视场，包括广角、长焦和鱼眼镜头组合。各摄像头以不同帧率同步采集RGB图像（每秒30-60帧），通过内参标定和外参标定消除畸变并建立空间对应关系。关键技术创新在于BEV（鸟瞰图）算法，将2D图像特征投影到三维空间，构建动态语义地图。典型如Tesla的Occupancy Networks，通过神经辐射场技术预测每个体素的状态（空闲/占用/运动），实现动态障碍物检测。 纯视觉方案其实上限一点也不低，和激光雷达方案相比没有优劣之分，不同之处在于，纯视觉方案对算法以来极高，比如面对极端天气、光学伪影（海市蜃楼）时，有很高的挑战。优势在于硬件成本低，数据维度统一等。
