自動(dòng)駕駛環(huán)境感知技術(shù)在智能網(wǎng)聯(lián)汽車中的應(yīng)用

中圖分類號(hào)：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：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(wǎng)聯(lián)汽車架構(gòu)中，環(huán)境感知系統(tǒng)需完成三維空間重構(gòu)、動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤、可行駛區(qū)域劃分等多重任務(wù)，其技術(shù)范式正從單一傳感器檢測向多模態(tài)融合轉(zhuǎn)型。傳統(tǒng)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(xué)習(xí)框架雖提升了特征提取能力，卻面臨計(jì)算延遲與模型泛化的雙重挑戰(zhàn)。因此，本文探究多層級(jí)冗余感知架構(gòu)設(shè)計(jì)與協(xié)同優(yōu)化算法，以期實(shí)現(xiàn)環(huán)境感知系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)交通場景下的功能安全邊界擴(kuò)展。

1自動(dòng)駕駛環(huán)境感知技術(shù)的基本原理

1.1 環(huán)境感知的定義與目標(biāo)

聲干擾、動(dòng)態(tài)目標(biāo)誤判、極端天氣退化等特殊問題，故其技術(shù)目標(biāo)聚焦于系統(tǒng)性安全保障與全場景適應(yīng)性。如夜間或雨霧環(huán)境下，感知系統(tǒng)需通過多傳感互補(bǔ)機(jī)制，維持對(duì)路面障礙物的穩(wěn)定檢測能力。另外，感知模塊還需滿足實(shí)時(shí)性約束，通常要求在毫秒級(jí)延遲內(nèi)完成數(shù)據(jù)采集到特征提取的完整鏈路，以匹配車輛高速移動(dòng)下的動(dòng)態(tài)需求。

自動(dòng)駕駛環(huán)境感知是車輛通過多模態(tài)傳感器主動(dòng)捕捉并解析周邊物理空間信息的技術(shù)過程，其主要目標(biāo)是構(gòu)建對(duì)駕駛場景的完整理解，為后續(xù)決策控制提供數(shù)據(jù)支撐。從技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面而言，環(huán)境感知需完成目標(biāo)檢測（靜態(tài)與動(dòng)態(tài)物體的精準(zhǔn)識(shí)別）、場景理解（道路結(jié)構(gòu)、交通標(biāo)志等語義信息解析）以及空間建模（三維環(huán)境重構(gòu)與定位），見圖1。不同于駕駛員的經(jīng)驗(yàn)判斷，機(jī)器感知需解決傳感器噪

1.2主要感知技術(shù)與傳感器

自動(dòng)駕駛環(huán)境感知依賴多類型傳感器協(xié)同，通過異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取實(shí)現(xiàn)冗余信息互補(bǔ)，見表1。視覺攝像頭通過捕捉RGB或近紅外光譜信息，獲取高分辨率紋理特征，適用于車道線識(shí)別、交通信號(hào)燈分類等任務(wù)，但對(duì)光照敏感性強(qiáng)。激光雷達(dá)基于飛行時(shí)間原理生成三維點(diǎn)云，可實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)測距精度，擅長構(gòu)建障礙物輪廓與路面高程模型，但其點(diǎn)云密度受掃描頻率限制。毫米波雷達(dá)利用電磁波反射特性，具備全天候工作能力與長距離探測優(yōu)勢（典型探測距離覆蓋 200m ），主要用于高速場景下的移動(dòng)目標(biāo)追蹤。超聲波傳感器則因其低成本與近距離檢測可靠性（ 0.1～5m 范圍），普遍應(yīng)用于自動(dòng)泊車場景。當(dāng)前技術(shù)趨勢強(qiáng)調(diào)多源異構(gòu)傳感整合，如視覺與激光雷達(dá)的聯(lián)合標(biāo)定可克服單一傳感器視角盲區(qū)問題，在交叉路口場景中降低遮擋誤檢概率]。

1.3數(shù)據(jù)融合技術(shù)與信息處理

多傳感器數(shù)據(jù)的融合處理是感知系統(tǒng)的核心技術(shù)環(huán)節(jié)，其本質(zhì)在于，通過時(shí)空對(duì)齊與特征優(yōu)化生成一致性環(huán)境模型。融合層級(jí)可分為：數(shù)據(jù)級(jí)融合，原始信號(hào)直接拼接，如點(diǎn)云與圖像像素對(duì)齊；特征級(jí)融合，提取各傳感器關(guān)鍵特征后關(guān)聯(lián)，如視覺語義分割與雷達(dá)目標(biāo)聚類結(jié)合的障礙物分類；決策級(jí)融合，多源檢測結(jié)果置信度加權(quán)，如融合攝像頭識(shí)別的交通燈狀態(tài)與高精度地圖的拓?fù)湫畔?。在工程?shí)現(xiàn)中，數(shù)據(jù)同步誤差與傳感器視場差異是主要挑戰(zhàn)，需通過時(shí)空標(biāo)定算法（如基于外參矩陣的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換）與概率濾波模型（如卡爾曼濾波對(duì)目標(biāo)軌跡的預(yù)測修正）進(jìn)行補(bǔ)償。以城市場景為例，當(dāng)視覺系統(tǒng)因逆光誤判前車距離時(shí)，雷達(dá)的連續(xù)波測距數(shù)據(jù)可作為糾錯(cuò)依據(jù)，通過貝葉斯框架動(dòng)態(tài)調(diào)整置信權(quán)重，最終輸出穩(wěn)定的目標(biāo)位置估計(jì)。

2智能網(wǎng)聯(lián)汽車中環(huán)境感知技術(shù)的應(yīng)用

2.1環(huán)境感知在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的作用

環(huán)境感知是智能網(wǎng)聯(lián)汽車實(shí)現(xiàn)自主駕駛的核心技術(shù)前提，其作用本質(zhì)在于為車輛構(gòu)建動(dòng)態(tài)物理空間的數(shù)字化表征2。從功能鏈角度看，感知系統(tǒng)需實(shí)時(shí)為規(guī)劃決策模塊提供三方面輸入，目標(biāo)狀態(tài)（如車輛、行人、非機(jī)動(dòng)車的運(yùn)動(dòng)軌跡）、場景約束（車道邊界、交通規(guī)則）以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測（潛在碰撞概率）。在系統(tǒng)架構(gòu)中，該模塊直接決定上游決策的質(zhì)量，如感知延遲若超過 50ms ，則會(huì)導(dǎo)致高速場景下的緊急制動(dòng)失效。技術(shù)實(shí)現(xiàn)上，感知層通過多傳感器并行處理流程，解決局部感知盲區(qū)與全局信息關(guān)聯(lián)問題，見圖2，如前向激光雷達(dá)與環(huán)視攝像頭的聯(lián)合檢測，可在車輛切入場景中兼顧遠(yuǎn)距離目標(biāo)跟蹤與近場盲區(qū)覆蓋。而感知系統(tǒng)需與高精度定位模塊聯(lián)動(dòng)，修正因車輛運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的坐標(biāo)漂移誤差，確保障礙物位置估計(jì)的穩(wěn)定性。

2.2 高精度地圖與環(huán)境感知的結(jié)合

高精度地圖在環(huán)境感知中扮演靜態(tài)場景記憶的角色，其通過預(yù)置厘米級(jí)精度道路模型，為解決動(dòng)態(tài)感知的不確定性問題提供先驗(yàn)知識(shí)支持。技術(shù)結(jié)合點(diǎn)體現(xiàn)在兩個(gè)層面，定位增強(qiáng)與感知輔助。在定位層面，地圖中標(biāo)識(shí)物（如路燈桿、交通標(biāo)志）的三維坐標(biāo)與實(shí)時(shí)感知結(jié)果匹配，可修正GNSS信號(hào)丟失或多路徑效應(yīng)引起的定位偏差，典型方法包括ICP點(diǎn)云配準(zhǔn)或語義特征對(duì)齊；在感知輔助層面，地圖提供的靜態(tài)道路結(jié)構(gòu)（車道線曲率、坡度等）可大幅降低實(shí)時(shí)感知的計(jì)算負(fù)荷，如在惡劣天氣下，視覺與雷達(dá)系統(tǒng)對(duì)車道線的檢測能力可能退化，此時(shí)地圖預(yù)存的拓?fù)湫畔⒖奢o助生成虛擬車道參考線，維持車輛橫向控制能力。另外，地圖中標(biāo)注的固定交通規(guī)則（如限速區(qū)、專用車道）可與實(shí)時(shí)感知的臨時(shí)標(biāo)志（如施工牌）融合處理，增強(qiáng)場景理解的魯棒性[3]。

2.3智能網(wǎng)聯(lián)汽車與V2X技術(shù)的協(xié)同

V2X（車與萬物互聯(lián)）技術(shù)通過擴(kuò)展單車感知能力，構(gòu)建了車-路-云協(xié)同的全局環(huán)境模型，其主要價(jià)值在于突破視覺遮擋與視距限制，如圖3所示。協(xié)同架構(gòu)中，路側(cè)單元（RoadSideUnit，RSU）與車載單元（OnboardUnit，OBU）實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)低延遲通信，動(dòng)態(tài)共享三類關(guān)鍵信息；實(shí)時(shí)交通狀態(tài)（信號(hào)燈相位、前方擁堵），危險(xiǎn)事件預(yù)警（事故、落石）以及群體運(yùn)動(dòng)意圖（周邊車輛變道、路口轉(zhuǎn)向）。以交叉路口場景為例，當(dāng)視覺系統(tǒng)因建筑遮擋無法探測橫向來車時(shí)，V2V通信可直接傳輸盲區(qū)車輛的GPS坐標(biāo)與速度矢量，使本車提前規(guī)劃避讓路徑。在技術(shù)實(shí)現(xiàn)中，需重點(diǎn)解決多源數(shù)據(jù)的可信度評(píng)估問題，如基于DSRC（專用短程通信）的消息會(huì)因信號(hào)干擾丟失，而C-V2X（蜂窩車聯(lián)網(wǎng)）則依賴基站覆蓋密度。而系統(tǒng)需采用時(shí)空一致性校驗(yàn)算法，如融合V2X上報(bào)目標(biāo)與本地雷達(dá)檢測結(jié)果過濾錯(cuò)誤或沖突信息。

3環(huán)境感知技術(shù)的關(guān)鍵發(fā)展方向

3.1 提高感知精度與可靠性的技術(shù)改進(jìn)

環(huán)境感知技術(shù)正通過硬件性能提升與算法魯棒性設(shè)計(jì)的深度融合，實(shí)現(xiàn)精度與可靠性的雙重突破，見圖4。在精準(zhǔn)度方面，激光雷達(dá)通過增加掃描線束密度與多回波識(shí)別技術(shù)，提升對(duì)低反射率物體（如黑色輪胎、夜間行人）的捕捉能力；攝像頭則借助可變光圈與寬動(dòng)態(tài)范圍成像技術(shù)，平衡復(fù)雜光照?qǐng)鼍跋碌倪^曝或欠曝問題，確保目標(biāo)輪廓的完整提取。

軟件算法的改進(jìn)聚焦于信號(hào)處理鏈路的底層優(yōu)化，而非過度依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的黑箱模型，從而增強(qiáng)極端場景下的可解釋性?？煽啃缘年P(guān)鍵在于建立多層級(jí)校驗(yàn)機(jī)制，需通過跨傳感器的目標(biāo)屬性仲裁（如雷達(dá)測速與視覺分類的聯(lián)合校驗(yàn)），還需在系統(tǒng)層面集成實(shí)時(shí)健康監(jiān)測功能，例如檢測鏡頭污損或激光雷達(dá)校準(zhǔn)偏移，動(dòng)態(tài)觸發(fā)性能補(bǔ)償策略。這種設(shè)計(jì)理念通過置信度建模量化不確定性邊界，使感知結(jié)果與下游決策的容錯(cuò)閾值相匹配，避免因局部誤判引發(fā)系統(tǒng)級(jí)失效。

3.2多傳感器融合與實(shí)時(shí)計(jì)算技術(shù)的進(jìn)展

多傳感器融合技術(shù)的價(jià)值在于通過異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效集成，突破單一傳感器的物理性能邊界。技術(shù)突破主要體現(xiàn)在時(shí)空對(duì)齊能力與計(jì)算架構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化。一方面，通過標(biāo)定參數(shù)的動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)與基于幾何約束的特征匹配算法（如點(diǎn)云與圖像的邊緣一致性校驗(yàn)），解決傳感器間的坐標(biāo)漂移問題，確保激光雷達(dá)、攝像頭與毫米波雷達(dá)的輸出數(shù)據(jù)在統(tǒng)一時(shí)空基準(zhǔn)下融合；另一方面，算力優(yōu)先級(jí)的動(dòng)態(tài)分配策略成為關(guān)鍵，如針對(duì)不同駕駛場景自適應(yīng)調(diào)整融合力度，在高速場景采用目標(biāo)級(jí)融合以減少計(jì)算開銷，在城區(qū)場景啟用像素級(jí)/點(diǎn)級(jí)融合以增強(qiáng)對(duì)道路細(xì)節(jié)的捕捉。實(shí)時(shí)性保障則依托計(jì)算架構(gòu)的革新，如基于異構(gòu)芯片（CPU + ASIC）的并行處理流水線，將傳統(tǒng)串行處理鏈中的冗余計(jì)算單元（如重復(fù)特征提?。┲貥?gòu)為輕量化模塊[5]。

3.3高精度地圖與環(huán)境感知的深度結(jié)合

高精度地圖與實(shí)時(shí)感知的深度結(jié)合，本質(zhì)是通過靜態(tài)先驗(yàn)知識(shí)約束動(dòng)態(tài)感知系統(tǒng)的計(jì)算邊界，實(shí)現(xiàn)全局場景理解的效率躍升。在技術(shù)路徑上，地圖作為空間約束基準(zhǔn)，通過預(yù)置道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，如車道線曲率、交通標(biāo)志位置縮小感知算法的搜索范圍。同時(shí)，地圖作為虛擬傳感器填補(bǔ)感知盲區(qū)，如在傳感器受遮擋或惡劣天氣影響時(shí)，利用地圖中存儲(chǔ)的固定地物信息（如隧道壁、橋梁限高）可輔助構(gòu)建車輛周圍的安全通行空間。更深層的協(xié)同機(jī)制體現(xiàn)在兩者的閉環(huán)反饋，感知系統(tǒng)實(shí)時(shí)對(duì)比檢測結(jié)果與地圖數(shù)據(jù)，通過語義差分算法（如施工區(qū)域的圍欄新增檢測）觸發(fā)地圖的局部更新，確保動(dòng)態(tài)環(huán)境下的數(shù)據(jù)鮮度。為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，地圖與感知的接口協(xié)議需高度統(tǒng)一，如采用標(biāo)準(zhǔn)化的語義描述模型（如車道類型編碼、交通規(guī)則標(biāo)簽）和嚴(yán)格時(shí)空對(duì)齊機(jī)制，避免因坐標(biāo)系偏差導(dǎo)致決策沖突。

4結(jié)論

本文明確了環(huán)境感知技術(shù)突破路徑中精度與可靠性協(xié)同優(yōu)化、動(dòng)態(tài)資源效率調(diào)度、感知與地圖雙向閉環(huán)三大核心邏輯，揭示了技術(shù)演進(jìn)從單點(diǎn)突破轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性能力躍遷的本質(zhì)。當(dāng)前技術(shù)體系在極端場景適應(yīng)性、異構(gòu)系統(tǒng)兼容性及數(shù)據(jù)閉環(huán)質(zhì)量上仍面臨挑戰(zhàn)，表現(xiàn)為硬件冗余與算力成本的矛盾、地圖精度維護(hù)的工程復(fù)雜性問題等。因此，汽車自動(dòng)駕駛應(yīng)構(gòu)建可解釋的置信度計(jì)算范式，融合物理規(guī)則與深度學(xué)習(xí)模型，強(qiáng)化不確定性量化能力以支撐動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)控制；并建立地圖-感知跨域協(xié)同的標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議，規(guī)范動(dòng)態(tài)場景語義標(biāo)簽體系，提升眾包數(shù)據(jù)更新效率與安全性，形成全?？煽氐母兄夹g(shù)生態(tài)，為自動(dòng)駕駛規(guī)?；渴鹛峁┌踩c效率雙重保障。

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（編輯楊凱麟）