自動駕駛環境感知技術在智能網聯汽車中的應用

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）06-0028-04

Application of AutonomousDrivingEnvironment Sensing Technologyin Intelligent Networked Vehicles

Huo Guoliang，Liu Li，Lu Hongju（KaifengVocational College，Kaifeng4751oo，China）

【Abstract】The iterative upgrading of autonomous driving technology is driving the change of intelligent networked automobile industry，and theperformanceof environment sensing，asa prerequisiteof autonomous driving system， directly affects thesafetyandreal-time of vehicle decision-making.The breakthroughofsensor hardware technology makesmultimodal dataacquisition posible，but the problems of heterogeneoussensor spatio-temporal alignmenteror， dynamictargetbehavioral intent prediction，anddegradationof complexscene perceptionstillrestrict the system reliabilityimprovement.Therefore，thispapersystematicallydiscusssthecombinationofhigh-precisionmapsand environment sensing，and the distributed sensing architecture for V2Xcollaboration，inorder to provide theoretical support for the industrialization of intelligent networked vehicles.

【Key words】 autonomous driving；environment sensing；inteligent networked vehicles

在智能網聯汽車架構中，環境感知系統需完成三維空間重構、動態目標跟蹤、可行駛區域劃分等多重任務，其技術范式正從單一傳感器檢測向多模態融合轉型。傳統基于閾值判別的感知方法在雨霧天氣、光照突變等邊緣場景下存在顯著性能衰減，而深度學習框架雖提升了特征提取能力，卻面臨計算延遲與模型泛化的雙重挑戰。因此，本文探究多層級冗余感知架構設計與協同優化算法，以期實現環境感知系統在動態交通場景下的功能安全邊界擴展。

1自動駕駛環境感知技術的基本原理

1.1 環境感知的定義與目標

聲干擾、動態目標誤判、極端天氣退化等特殊問題，故其技術目標聚焦于系統性安全保障與全場景適應性。如夜間或雨霧環境下，感知系統需通過多傳感互補機制，維持對路面障礙物的穩定檢測能力。另外，感知模塊還需滿足實時性約束，通常要求在毫秒級延遲內完成數據采集到特征提取的完整鏈路，以匹配車輛高速移動下的動態需求。

自動駕駛環境感知是車輛通過多模態傳感器主動捕捉并解析周邊物理空間信息的技術過程，其主要目標是構建對駕駛場景的完整理解，為后續決策控制提供數據支撐。從技術實現層面而言，環境感知需完成目標檢測（靜態與動態物體的精準識別）、場景理解（道路結構、交通標志等語義信息解析）以及空間建模（三維環境重構與定位），見圖1。……