径向畸变是镜头成像过程中由于光线在远离光轴区域发生非均匀折射而产生的图像形变现象，主要表现为图像边缘的直线出现向内凹陷（桶形畸变）或向外凸出（枕形畸变）的弯曲。其数学本质可用多项式模型描述，主要与镜头曲率、装配精度等物理特性相关，在自动驾驶的视觉感知系统中属于必须校正的几何误差源。
在自动驾驶领域，未经校正的径向畸变会导致车道线检测偏离、物体定位失准等问题。当前主流的解决方案是通过标定板获取相机内参，利用OpenCV等库实现实时校正。值得关注的是，特斯拉在2021年提出的「镜头物理建模+深度学习」的混合校正方法，将传统几何校正的精度提升了40%，这种技术路径正逐渐成为行业新趋势。