由于立体对成像的进步，可以通过对摄像机进行三角测量（无论是可见光成像还是热成像）来利用距离精度和精度来创建场景中物体的3D感知图，或者理想情况下，作为具有LIDAR的冗余系统以实现更高水平的自主权。由于 近立体技术的突破和进步，立体配对摄像头几乎可以放置在车辆的任何地方，无论天气、大气条件，甚至是颠簸的道路，都能够自动调整和重新校准摄像头。
为什么是热成像？
热像仪能够检测地球上所有物体产生和反射的热量或红外线能量，因此它们在夜间可以比前灯看得更远。热传感在其他传感器技术可能面临挑战的驾驶情况下表现出色，包括低能见度和高对比度条件：夜间、阴影、黄昏或日出，或者在面对直射阳光或大灯眩光时。作为 种被动传感方式，热传感器不会受到包括激光雷达或雷达在内的其他主动传感器的影响或致盲，并且在雾、烟和灰尘等具有挑战性的天气条件下非常有效。
通过实时识别道路障碍物提高检测精度
立体成像的工作原理类似于人类视觉，因为它基于光线三角测量，在这种情况下，可见光和/或热射线，来自两个或多个视点，通过计算给定场景中不同对象的距离来提供深度感知。
为了实现高水平的态势感知，需要视觉传感器，如可见光或热成像，具有更高分辨率和更高精度的场景中每个物体的数据。意思是，物体上的像素数量对于理解物体在那里（检测概率）和确定物体是什么（分类）至关重要。
像素数越高越好。小号tereoscopic成像用热和可见光摄像机，可大大提高ADAS晚上经过改进的态势感知能力自主汽车的安全性，在高对比度的场景，如阴影和在恶劣天气和照明条件较差。
另 方面，LiDAR需要与摄像头融合，以实现远距离的态势感知，这将需要额外的计算能力和资源，而不是已经使用视觉传感器作为技术 部分的立体声。
除了物体检测之外，热立体对还可以用作3D感知数据的替代和冗余层。通过确定车辆周围物体的距离和形状，这些数据还可用于帮助加速未来ADAS/AV功能的开发和测试，包括自动紧急制动(AEB)、车道保持辅助、主动巡航控制以及在更高 别的自动驾驶汽车中发现了自动驾驶系统。
热立体相机已经在市场上开发，可以作为无人驾驶和自主飞机、船只，当然还有地面车辆的宝贵工具。更具体地说，公司已经开发出自主车辆视觉系统，依靠可见光和热立体摄像头来提供更好的态势感知。
与LIDAR相比，立体成像只需几百美元，就可以为那些集成该技术的人节省大量资金——后者可能高达数千美元。然后将节省的成本转嫁给消费者，从而推动采用率的提高。
尽管自动驾驶汽车制造商、企业 、工程师和开发人员在创造真正的自动驾驶汽车方面取得了重大进展，但仍然存在许多挑战。这些挑战并非不可克服。通过继续迭代、测试和验证，包括实施热立体视觉等新兴技术，我们看到 上第 辆全自动驾驶汽车只是时间问题。
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