最近因为汽车盲区引发的一起悲剧事件，让大家又开始重新重视起汽车盲区的问题。一试验结果显示一辆SUV的盲区里能藏下75个孩子。所以今天我们就来聊聊盲区的事情。随着车辆越来越智能，今后是否可以靠技术手段解决盲区？

Part 1

驾驶中哪些地方会存在盲区

汽车的盲区主要分为静态盲区和动态盲区，而动态的盲区往往更危险。

静态盲区包括：

◎ 车后方盲区：面积约为20平方米。

◎ 车前方盲区：纵向距离为2米。这两米内，在约0.6米的距离内，是完全看不见低矮物体的；超过2米远的物体才能看到完整；大型越野车等车辆的前方盲区距离可能达到3米甚至更远。

◎ 车左侧盲区：有两个，一个是是在距离左侧车门大约0.3米的范围内，还有车辆左后方区域。

◎ 车右侧盲区：稍微好一点，主要由车辆的B柱造成。当车辆需要大角度拐到右侧时，B柱会遮挡驾驶员的视线，导致盲区的出现。

动态盲区常说的类似“鬼探头”的场景，相比静态盲区其实更危险。

Part 2

如何通过技术手段改进对盲区的检测

盲区探测可以依靠的技术手段就是：传感器。在目前的辅助驾驶系统中，主要传感器件包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达。

● 视觉系统（摄像头）

在早期的设计中，通过360度视觉系统让驾驶员可以看清周围的情况。这个360度环视，实际就是在车的前后左右分别装上4个摄像头。一开始只是简单识别摄像头捕捉到的图像，后来，经过图像处理和合成，系统还能够生成一张综合图像，可以显示了车辆底部的实时情况。

在进阶的自动辅助驾驶系统中，还利用Transformer技术将车辆摄像头的2D图像转换为3D环境鸟瞰图，也称为"BEV"模型。这是利用了人工智能图像处理技术，让汽车就像人类通过眼睛观察世界一样。可以有效处理多个摄像头产生的大量数据。

● 超声波传感器（超声波雷达）

超声波通过测量声波发射和接收之间的时间差，并结合声波在空气中的速度，可以计算出与反射物体的距离。我们所熟知的倒车雷达用的就是超声波传感器。

车辆上通常会在前后各使用6个超声波传感器，通过多个传感器的配合，利用三角测量原理，可以计算物体与车辆保险杠之间的直线距离。

因为超声波传感器的成本较低，而且也不容易受到光线、雨雪天气的影响，所以也是应用得最早的盲区探测手段。但超声波雷达的问题，首先它探测的角度比较窄，所以要用的数量比较多；另外就是探测的距离一般也只有0.5米，再远就没用了，所以没法准确识别到动态的物体。最重要的是，超声波对人的检测，可能会受到衣服材质的影响，会识别不准确，所以基本上也只在倒车的时候才会用到。

● 毫米波雷达

这个雷达一般会装在车的四个角，所以有时又被叫角雷达。毫米波雷达主要有两个用处：后方来车的盲点检测、和前向碰撞预警。

◎ 盲点检测。

◎ 前向碰撞预警。

毫米波雷达的 “进化型”是4D毫米波雷达。比普通的毫米波雷达多了高度信息，所以叫4D。这个雷达目前在自动辅助驾驶领域有更多的应用，它最厉害的一点是有“透视眼”，对于前面提到的很多动态盲区都能探测到。而且对盲区的检测，雷达的反应速度比摄像头更快，所以也更有用。

●  激光雷达

激光雷达的优点能测很远的距离，比较清楚；但是因为需要对点云数据进行大量的运算处理，所以需要配置更高算力的芯片，否则无法发挥出激光的优势，这又把成本提高了。所以目前在30万以下的车，一般很难看到激光雷达（这期视频录的时候，还没有；但等剪出来的时候，我们已经下定了一台20万+的带激光雷达的车）。

为了弥补成本的劣势，还有一种更高性价比的补盲激光雷达。相比强调高性能的主激光雷达，补盲激光雷达的视场角较小，探测距离也更短，尤其对动态的盲区特别有效。可能会更早在平价的车辆上配置。

▲表1.亮道给出的特性评价表

▲图2.车顶的配置和实际效果

▲图3.检测的目标

▲图4.盲区的大小

小结

虽然盲区无法完全消除，但通过这些技术手段可以尽最大程度地避免盲区带来的问题。科技是第一生产力，期待未来的智能化的汽车，能带我们安全地驶往明天的目的地！