车的四周只能装 4 个摄像头（前、后、左右后视镜/门各一），而每个摄像头要覆盖车身一整侧的 180° 以上视野，普通镜头做不到，只有视场角 180°+ 的鱼眼镜头能凑够 4×180° ≥ 360° 的无缝覆盖。这是“安装位置受限 + 摄像头数量受限”倒推出的唯一解，而不是“鱼眼效果更好”的主动选择。einfochips.com+1
一、根本原因：4 个安装位 × 每个必须 ≥180°
全景环视系统（AVM）的典型布局是车头格栅、车尾、左右后视镜（或门板）各一个摄像头——这几乎是车身外观上仅有的、既能看全又符合造型规范的安装位置。einfochips.com
要拼出一张无死角的 360° 俯视图，每个摄像头必须负责自己那一侧的整整 180°，四块视野才能在车身边缘严丝合缝地接上：
前镜头 (~190°) ┌─────────────┐ 左侧 │ │ 右侧 (~190°)│ 车身 │(~190°) └─────────────┘ 后镜头 (~190°) 4 × ≈180° → 覆盖水平 360° 无盲区- 普通镜头（FOV 60°~90°）：单侧一个摄像头只能看到一小块，要拼满 360° 得装 8~12 个——车身造型不允许、线束和 ECU 通道成本翻倍，实践上不可行。kepuchina.cn
- 鱼眼镜头（FOV 180°~190°）：一个顶两个，4 个就够——这是它能上车的直接原因。einfochips.com+1
此外鱼眼还有近距大纵深的附带优势：泊车场景下地面上 30cm 内的障碍物、马路牙子都在视野里，普通镜头的大入射角边缘光线根本进不来。otobrite.com
二、鱼眼在这个场景里的代价与补偿
鱼眼不是没有缺点，而是它的缺点在 AVM 里恰好都有成熟解法：
| 特性 | 在 AVM 里的影响 | 工程上的补偿手段 |
|---|---|---|
| 严重径向畸变（桶形弯曲） | 图像变形，无法直接拼接 | 出厂标定内外参，做去畸变 + 鸟瞰投影（IPM）——这一步本身就是 AVM 的核心算法dfcfw.com+1 |
| 边缘角分辨率低（单位像素覆盖大角度） | 远处物体糊 | AVM 只看车身周围 3~5 米近区，分辨率够用；远处另有前视 ADAS 摄像头负责 |
| 暗光/逆光表现一般 | 夜间成像差 | 环视主要在低速泊车场景用，配合超声波雷达互补；高端方案加 HDR 传感器 |
| 相机间亮度/色彩不一致 | 拼接缝明显 | 白平衡匹配 + 接缝处亮度渐变融合（alpha blending）dfcfw.com |
关键一点：畸变对 AVM 反而不是负担而是“已知问题”——因为拼接本来就要求把每幅图像重投影到统一的地面坐标系（鸟瞰图），去畸变和视角转换是同一步矩阵变换完成的，鱼眼只是让这个标定模型更复杂一点，并不额外增加流程。dfcfw.com
三、为什么不是别的方案
- 旋转云台 / 单摄扫描：车是运动的，无法对瞬时环境成像，实时性达不到泊车辅助的要求。kepuchina.cn
- 折反射全景镜头（全向镜）：单点能看 360°，但中央盲区大、需要非常规安装位置，且分辨率分散到全周，单侧清晰度不够；车载环境也不允许车顶加镜组。kepuchina.cn
- 更多普通摄像头：理论可行但造型、成本、线束、多路视频处理算力全部翻倍以上，量产车无一款采用。kepuchina.cn
所以行业收敛到“4 × 鱼眼 + 畸变校正 + 鸟瞰投影 + 缝合”这个几乎唯一可行的组合——鱼眼的超广角是让方案能成立的前置条件，畸变只是随后要消化的工程问题。
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纯视觉自动驾驶硬件选择上有什么要求？
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