對于努力將自動駕駛汽車（AV）引入現實世界道路的汽車制造商來說，安全駕駛是一項基本任務，對于自動駕駛汽車的安全運行而言，沒有什么比傳感器系統更重要的了。LiDAR和遠程3D視覺傳感器已成為兩種高效的距離傳感解決方案，盡管性能存在顯著差異，特別是在惡劣的天氣和道路條件下。

Nodar是AV先進立體視覺技術的提供商，最近進行了一系列面對面的性能測試，以比較LiDAR和立體視覺攝像頭如何處理低光，黑暗和惡劣天氣條件，以及檢測道路上的小障礙物。在每次測試中，配備高性能LiDAR系統的汽車都與具有5.4百萬像素攝像頭和30°視場鏡頭的寬基線立體傳感器進行了測試。

結果表明，在惡劣的天氣條件和低光照條件下，3D立體視覺的性能明顯優于LiDAR，這兩種極端情況對自動駕駛汽車的安全性至關重要。

結合立體視覺傳感器已知的卓越日間性能，這些新結果應該可以減輕人們對基于攝像頭的傳感器性能的擔憂，并為立體視覺成為L3+自動駕駛應用的主要3D傳感器奠定基礎。

在雨霧中駕駛

2022 年 11 月，德國在一個汽車環境室內進行了惡劣天氣測試，該試驗箱模擬了白天和夜間照明條件下不同強度的雨霧。在干燥的道路上，LiDAR 和立體攝像頭返回每個傳感器測量點的 100% 的有效范圍數據。然而，高分辨率立體視覺相機提供的點云密度比激光雷達的點云密度高50×高50。

每種天氣狀況的詳細結果：

• 大雨（以32毫米/小時的速度下雨）
  • 立體視覺性能略有下滑，準確測量了95%的場景。
  • 激光雷達性能明顯下降，測量不到80%的場景。
• 暴雨（以96毫米/小時的速度下降）
  • 基于攝像頭的傳感器在近70%的數據點上記錄了準確的讀數。
  • 激光雷達返回有效距離數據的能力降至40%以下;即，超過60%的范圍測量值丟失或無效。
• 霧（能見度45米）
  • 立體視覺返回了近70%的精確距離測量，檢測
    出霧中人眼無法察覺或不可見的物體。
  • 激光雷達性能下降到精確距離測量的20%;即，其80%的范圍測量值丟失或無效。

在黑暗中駕駛

夜間駕駛測試于 2022 年 10 月在波士頓周圍的道路上完成。這些測試比較了寬基線立體視覺相機和LiDAR在從全日光（10,000勒克斯）到夜間（1勒克斯）的各種照明水平下返回的有效范圍測量值的數量。

LiDAR 在所有照明級別上始終每秒返回約 600,000 個數據點。相比之下，立體視覺傳感器返回的數據點數量隨光量而變化，如下所示：

• 日出、日落、全日光和陰天光（1,000–10,000勒克斯）：每秒4000萬個數據點
• 陰天日出和日落（100–1,000 勒克斯）：每秒超過 3000 萬個數據點
• 城市光污染（10-100勒克斯）：每秒約2000萬個數據點
• 月光（1勒克斯）：每秒超過1000萬個數據點

在夜間發現障礙物

2023 年 4 月，在緬因州的一個封閉簡易機場進行了夜間檢測道路上障礙物的測試，那里黑暗的天空消除了光污染影響結果的風險。在乘用車上安裝了寬基線立體視覺系統，并使用遠光燈和近光燈進行了測試。

以下是在夜間檢測木材、人體模型和交通錐的結果：

• 木材（12厘米高）
  • 立體視覺傳感器使用遠光燈從 130 米外和從 100 米外使用近光燈檢測到一塊木材。
  • LiDAR 從最遠 50 米的距離檢測到木材。
• 成人大小的人體模型，躺下（30厘米高）
  • 立體視覺檢測到一個人體模型躺在路上，距離遠光燈160米，遠光燈100米。
  • 激光雷達在100米外發現了人體模型。
• 兒童大小的人體模型，站立（100厘米高）
  • 立體視覺檢測到一個人體模特站在200米外的遠光燈和100米外的近光燈。
  • 激光雷達在100米外發現了人體模型。
• 交通錐（高70厘米）
  • 通過立體視覺，從200米外用遠光燈從160米外用近光燈檢測交通錐。
  • LiDAR 從最大 50 米外檢測到交通錐。

綜上所述，整個系列的測試結果顯示，3D立體視覺在各種不利條件下的表現優于LiDAR。雖然LiDAR確實可以產生精確的距離測量，但其點云密度比測試的多相機系統低幾個數量級，降低了LiDAR檢測小物體的能力。

測試還表明，在能見度差的情況下，LiDAR的性能比立體視覺下降得更嚴重。

最后，盡管人們普遍認為基于攝像頭的系統在夜間表現不佳，但該測試中的寬基線立體視覺傳感器能夠以高達LiDAR傳感器兩倍的距離準確測量與物體的距離。