戶外自主車載，例如自主移動機器人 (AMR) 和無人地面車輛 (UGV)，在惡劣且動態的環境中運行，可靠的視覺對於安全導航和即時決策非常重要。選擇合適的攝影機規格，不僅僅是選擇高解析度感應器那麼簡單。它需要系統地評估介面技術、環境耐久性、光學品質和處理要求，以確保感知系統滿足戶外自主運作的性能需求。
本報導概述了，工程師在為戶外自主車載選擇攝影機時，應考慮的七個關鍵因素。
1. 訊號傳輸介面
攝影機介面決定了影像資料如何傳輸到處理單元，直接影響延遲、頻寬和系統穩健性。對於戶外自主車輛，兩種常用的介面是 GMSL™ 和乙太網路。
◆ GMSL™(Gigabit Multimedia Serial Link):
GMSL™ 支援透過單一同軸電纜或屏蔽雙絞線 (STP)， 進行遠距離傳輸（最遠可達 15 公尺）。它專為應對惡劣的電磁環境而設計，提供強大的抗電磁干擾能力、穩定的數據傳輸和超低延遲，這對於即時感知和避障非常重要。此外，GMSL™ 支援同軸供電 (PoC)，簡化了佈線，並降低了系統複雜性。
◆ 乙太網路：
乙太網路提供標準化的網路連接和可擴展性，但通常延遲較高，且影像傳輸需要壓縮。因此，它更適合非時間關鍵型感測器融合，而非即時視覺任務。
對於戶外自動駕駛車輛中穩健、低延遲的視覺應用，GMSL™ 通常是首選介面。
2. 視場角 (FOV) 和解析度
戶外自動駕駛車輛需要「看到」多遠和多寬的視野，取決於其行駛速度、所需的控製或反應時間，以及需要檢測的物體的大小。這些因素直接決定了攝影機的視野角 (FOV，亦稱視場角) 和解析度要求。
◆ 最小檢測距離：
例如，在最高速度為 18 公里/小時、反應時間為 2 秒的情況下，車輛必須能夠偵測前方至少 10 公尺處的物體。
◆ 視場角 (FOV)：
如果攝影機的最近探測距離為 1 米，且該距離處的所需覆蓋寬度為 10 米，則水平視場角 (FOV) 可按以下公式計算：
因此，為了在 1 公尺距離處捕捉到 10 公尺寬的區域，攝影機的水平視場角 (FOV) 至少需要達到 157.4°。
◆ 解析度：
基於最小偵測距離（10 公尺）處的視場角，偵測寬度 (Dw) 為 100 公尺。如果我們需要偵測一個 1 公尺寬的物體 (Ow)，而影像感測器上所需的最小像素數為 20，那麼影像所需的水平像素數可以計算如下：
如果攝影機使用 16:9 寬高比的影像感測器：
在本案例中，至少需要 225 萬像素的攝影機才能滿足偵測要求。
圖. 視場角和解析度計算示意圖
透過定義最大速度、控制時間、最小偵測距離和物體尺寸，工程師可以精確地確定攝影機的視場角 (FOV) 和解析度。這確保視覺系統針對戶外環境中的安全導航和精確障礙物偵測進行了最佳化。當然，選擇更高解析度的攝影機可以爭取更多時間，從而實現更遠的偵測距離和更平穩的車輛控制。
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3. 高動態範圍 (HDR，High Dynamic Range) 和 LED 閃爍抑制 (LFM)
戶外環境會使攝影機暴露在各種光照條件下，包括強烈的陽光、陰影、隧道和 LED 交通號誌。為了確保在這些場景下獲得可靠的感知，高動態範圍 (HDR) 和 LED 閃爍抑制 (LFM，LED Flicker Mitigation) 是兩個關鍵的攝影機功能。
◆ 高動態範圍 (HDR)：
HDR 使攝影機能夠在同一幀中，捕捉明亮和黑暗區域的細節。對於戶外自動駕駛車輛，至少 120 dB HDR 有助於減少過曝和欠曝，即使在陽光直射或陰涼條件下，也能確保 AI 偵測所需的清晰影像資料。
圖。 HDR 可確保影像清晰、平衡，從而實現 AI 檢測。
◆ LFM（LED 閃爍抑制）：
許多戶外環境都包含基於 LED 的交通號誌、標誌牌和車輛指示燈。LFM 可確保穩定的照明效果，使感知系統能夠正確辨識交通號誌、警示燈和其他基於 LED 的視覺提示。
圖。 LFM 確保準確辨識交通號誌和警示指示器。
配備 HDR 和 LFM 功能的攝影機，不僅能提升影像品質，還能增強 AI 感知的可靠性，尤其是在光照條件複雜多變，或包含高頻 LED 光源的戶外環境中。
4. 車規級攝影機
戶外自動駕駛車輛通常佈署在溫度變化劇烈的環境中，從夏季的酷暑到冬季的嚴寒。為了確保在這種環境下穩定運行，選擇配備車規級影像感測器的攝影機非常重要。這些攝影機必須符合嚴格的汽車行業標準，例如感測器可靠性符合 AEC-Q100 標準，環境耐久性測試符合 ISO 16750 標準。這些攝影機必須能夠承受寬廣的工作溫度範圍（通常為 -40°C 至 +85°C），並具備在惡劣戶外環境下持續使用所需的耐用性。
5. 可靠性
在實際的戶外作業中，攝影機會不斷受到振動、雨水、灰塵、泥漿和溫度快速變化的影響，這些因素都可能降低影像品質，甚至導致設備故障。為確保長期可靠性，攝影機解決方案必須經過測試和驗證，符合以下標準：
- 抗振動和抗衝擊性（ISO 16750）
- 防塵防水等級（IP67/IP69K）
符合這些測試標準可驗證攝影機，能夠在嚴苛條件下保持穩定的影像品質，並減少關鍵型戶外自動駕駛車輛應用中的停機時間。
圖。 oToBrite 的攝影機經過嚴格測試，符合汽車級可靠性標準。
6. 主動對準 (AA) 裝配
對於戶外自動駕駛車輛而言，攝影機影像清晰度非常重要，它能確保每個像素都能為精準感知，和可靠的 AI 偵測做出貢獻。主動對準 (AA，Auto Alignment) 是一種精密的攝影機模組組裝工藝，它在製造過程中對鏡頭和影像感測器，進行像素級對準。
與工業相機中廣泛使用的傳統機械對準方式（例如 C 型或 S 型介面）不同，AA 利用即時光學回饋，實現亞微米級的鏡頭定位精度。此製程最大限度地減少了光學畸變，例如模糊、色差或像素錯位，從而在整個視野範圍內獲得更清晰的影像。
透過採用 AA 組裝工藝，攝影機製造商可以提供針對惡劣戶外環境，進行高性能感知優化的模組，確保每個像素清晰可見，這對於自動駕駛車輛非常重要。
圖. 主動對準組件與螺絲安裝組件的比較
7. 攝影機數量和處理需求
戶外自動駕駛車輛上的攝影機總數，是直接決定計算平台規格的關鍵因素。攝影機越多，影像資料吞吐量越高，頻寬需求越大，AI 處理負載越高。因此，從一開始就必須根據攝影機配置選擇合適的處理硬體。以大多數自動駕駛車輛使用的 NVIDIA Jetson 平台為例：
- 1-4 個攝影機：NVIDIA Jetson Orin™ NX / Nano
- 4-8 個攝影機：NVIDIA Jetson AGX Orin
- 8 個及以上攝影機：NVIDIA Jetson Thor
透過儘早確定攝影機數量，工程師可以正確配置處理硬體，確保足夠的頻寬和 AI 性能，從而實現即時自主運行。
結論
為戶外自動駕駛車輛，選擇攝影機需要採用綜合方法，考慮介面、視場角 (FOV)、HDR/LFM 功能、車規級標準、可靠性、光學組件和處理需求。解決這七個關鍵因素，工程師就能建構出在複雜環境下，安全高效運作所需的高精度、高耐久性，和即時效能的視覺系統。
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