多镜头系统通过同步采集多角度图像，结合视差计算与三维建模技术，动态解析路面障碍物、车距及地形特征。下文从硬件架构到算法实现展开说明。

硬件结构与数据采集

实时处理流程

1. 空间标定：预置镜头间位置参数，建立统一坐标系
2. 特征点匹配：通过SIFT算法识别相同地标在不同画面的像素偏移
3. 深度计算：基于三角测量原理生成三维点云数据（例：0.5米精度@30米范围）
4. 动态滤波：剔除雨雪、飞虫等瞬时干扰物
5. 路面建模：将点云转化为可识别车道线、坑洼的矢量地图

核心算法应用

• 稠密立体匹配：采用半全局匹配（SGM）优化计算效率
• 运动物体追踪：结合光流法与卡尔曼滤波预测轨迹
• 材质识别：通过HSV色彩空间分析区分柏油/积水/冰面
• 距离预警：以亚像素精度测算前车距离，误差<2%

系统优化策略

• 采用FPGA芯片实现硬件级并行计算
• 设定动态ROI区域，集中处理关键区域数据
• 建立多层数据校验机制，防止单帧误差累积
• 自适应分辨率调整（1080p~4K按需切换）

该技术已在国内多个自动驾驶平台实测中实现<100ms延迟，支持-30℃至85℃工况稳定运行。