自動駕駛環(huán)境感知技術在智能網(wǎng)聯(lián)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(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)、動態(tài)目標跟蹤、可行駛區(qū)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(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(zhàn)。因此，本文探究多層級冗余感知架構(gòu)設計與協(xié)同優(yōu)化算法，以期實現(xiàn)環(huán)境感知系統(tǒng)在動態(tài)交通場景下的功能安全邊界擴展。

1自動駕駛環(huán)境感知技術的基本原理

1.1 環(huán)境感知的定義與目標

聲干擾、動態(tài)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(tǒng)性安全保障與全場景適應性。如夜間或雨霧環(huán)境下，感知系統(tǒng)需通過多傳感互補機制，維持對路面障礙物的穩(wěn)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(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下的動態(tài)需求。

自動駕駛環(huán)境感知是車輛通過多模態(tài)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(gòu)建對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。從技術實現(xiàn)層面而言，環(huán)境感知需完成目標檢測（靜態(tài)與動態(tài)物體的精準識別）、場景理解（道路結(jié)構(gòu)、交通標志等語義信息解析）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)驗判斷，機器感知需解決傳感器噪

1.2主要感知技術與傳感器

自動駕駛環(huán)境感知依賴多類型傳感器協(xié)同，通過異構(gòu)數(shù)據(jù)獲取實現(xiàn)冗余信息互補，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，適用于車道線識別、交通信號燈分類等任務，但對光照敏感性強。激光雷達基于飛行時間原理生成三維點云，可實現(xiàn)厘米級測距精度，擅長構(gòu)建障礙物輪廓與路面高程模型，但其點云密度受掃描頻率限制。毫米波雷達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目標追蹤。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），普遍應用于自動泊車場景。當前技術趨勢強調(diào)多源異構(gòu)傳感整合，如視覺與激光雷達的聯(lián)合標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)的核心技術環(huán)節(jié)，其本質(zhì)在于，通過時空對齊與特征優(yōu)化生成一致性環(huán)境模型。融合層級可分為：數(shù)據(jù)級融合，原始信號直接拼接，如點云與圖像像素對齊；特征級融合，提取各傳感器關鍵特征后關聯(lián)，如視覺語義分割與雷達目標聚類結(jié)合的障礙物分類；決策級融合，多源檢測結(jié)果置信度加權(quán)，如融合攝像頭識別的交通燈狀態(tài)與高精度地圖的拓撲信息。在工程實現(xiàn)中，數(shù)據(jù)同步誤差與傳感器視場差異是主要挑戰(zhàn)，需通過時空標定算法（如基于外參矩陣的坐標轉(zhuǎn)換）與概率濾波模型（如卡爾曼濾波對目標軌跡的預測修正）進行補償。以城市場景為例，當視覺系統(tǒng)因逆光誤判前車距離時，雷達的連續(xù)波測距數(shù)據(jù)可作為糾錯依據(jù)，通過貝葉斯框架動態(tài)調(diào)整置信權(quán)重，最終輸出穩(wěn)定的目標位置估計。

2智能網(wǎng)聯(lián)汽車中環(huán)境感知技術的應用

2.1環(huán)境感知在自動駕駛系統(tǒng)中的作用

環(huán)境感知是智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)自主駕駛的核心技術前提，其作用本質(zhì)在于為車輛構(gòu)建動態(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)需實時為規(guī)劃決策模塊提供三方面輸入，目標狀態(tài)（如車輛、行人、非機動車的運動軌跡）、場景約束（車道邊界、交通規(guī)則）以及風險預測（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 ，則會導致高速場景下的緊急制動失效。技術實現(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)與全局信息關聯(lián)問題，見圖2，如前向激光雷達與環(huán)視攝像頭的聯(lián)合檢測，可在車輛切入場景中兼顧遠距離目標跟蹤與近場盲區(qū)覆蓋。而感知系統(tǒng)需與高精度定位模塊聯(lián)動，修正因車輛運動導致的坐標漂移誤差，確保障礙物位置估計的穩(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，其通過預置厘米級精度道路模型，為解決動態(tài)感知的不確定性問題提供先驗知識支持。技術結(jié)合點體現(xiàn)在兩個層面，定位增強與感知輔助。在定位層面，地圖中標識物（如路燈桿、交通標志）的三維坐標與實時感知結(jié)果匹配，可修正GNSS信號丟失或多路徑效應引起的定位偏差，典型方法包括ICP點云配準或語義特征對齊；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）可大幅降低實時感知的計算負荷，如在惡劣天氣下，視覺與雷達系統(tǒng)對車道線的檢測能力可能退化，此時地圖預存的拓撲信息可輔助生成虛擬車道參考線，維持車輛橫向控制能力。另外，地圖中標注的固定交通規(guī)則（如限速區(qū)、專用車道）可與實時感知的臨時標志（如施工牌）融合處理，增強場景理解的魯棒性[3]。

2.3智能網(wǎng)聯(lián)汽車與V2X技術的協(xié)同

V2X（車與萬物互聯(lián)）技術通過擴展單車感知能力，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）實現(xiàn)毫秒級低延遲通信，動態(tài)共享三類關鍵信息；實時交通狀態(tài)（信號燈相位、前方擁堵），危險事件預警（事故、落石）以及群體運動意圖（周邊車輛變道、路口轉(zhuǎn)向）。以交叉路口場景為例，當視覺系統(tǒng)因建筑遮擋無法探測橫向來車時，V2V通信可直接傳輸盲區(qū)車輛的GPS坐標與速度矢量，使本車提前規(guī)劃避讓路徑。在技術實現(xiàn)中，需重點解決多源數(shù)據(jù)的可信度評估問題，如基于DSRC（專用短程通信）的消息會因信號干擾丟失，而C-V2X（蜂窩車聯(lián)網(wǎng)）則依賴基站覆蓋密度。而系統(tǒng)需采用時空一致性校驗算法，如融合V2X上報目標與本地雷達檢測結(jié)果過濾錯誤或沖突信息。

3環(huán)境感知技術的關鍵發(fā)展方向

3.1 提高感知精度與可靠性的技術改進

環(huán)境感知技術正通過硬件性能提升與算法魯棒性設計的深度融合，實現(xiàn)精度與可靠性的雙重突破，見圖4。在精準度方面，激光雷達通過增加掃描線束密度與多回波識別技術，提升對低反射率物體（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態(tài)范圍成像技術，平衡復雜光照場景下的過曝或欠曝問題，確保目標輪廓的完整提取。

軟件算法的改進聚焦于信號處理鏈路的底層優(yōu)化，而非過度依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的黑箱模型，從而增強極端場景下的可解釋性。可靠性的關鍵在于建立多層級校驗機制，需通過跨傳感器的目標屬性仲裁（如雷達測速與視覺分類的聯(lián)合校驗），還需在系統(tǒng)層面集成實時健康監(jiān)測功能，例如檢測鏡頭污損或激光雷達校準偏移，動態(tài)觸發(fā)性能補償策略。這種設計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閾值相匹配，避免因局部誤判引發(fā)系統(tǒng)級失效。

3.2多傳感器融合與實時計算技術的進展

多傳感器融合技術的價值在于通過異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效集成，突破單一傳感器的物理性能邊界。技術突破主要體現(xiàn)在時空對齊能力與計算架構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化。一方面，通過標定參數(shù)的動態(tài)校準與基于幾何約束的特征匹配算法（如點云與圖像的邊緣一致性校驗），解決傳感器間的坐標漂移問題，確保激光雷達、攝像頭與毫米波雷達的輸出數(shù)據(jù)在統(tǒng)一時空基準下融合；另一方面，算力優(yōu)先級的動態(tài)分配策略成為關鍵，如針對不同駕駛場景自適應調(diào)整融合力度，在高速場景采用目標級融合以減少計算開銷，在城區(qū)場景啟用像素級/點級融合以增強對道路細節(jié)的捕捉。實時性保障則依托計算架構(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算單元（如重復特征提?。┲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

高精度地圖與實時感知的深度結(jié)合，本質(zhì)是通過靜態(tài)先驗知識約束動態(tài)感知系統(tǒng)的計算邊界，實現(xiàn)全局場景理解的效率躍升。在技術路徑上，地圖作為空間約束基準，通過預置道路拓撲結(jié)構(gòu)，如車道線曲率、交通標志位置縮小感知算法的搜索范圍。同時，地圖作為虛擬傳感器填補感知盲區(qū)，如在傳感器受遮擋或惡劣天氣影響時，利用地圖中存儲的固定地物信息（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)同機制體現(xiàn)在兩者的閉環(huán)反饋，感知系統(tǒng)實時對比檢測結(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，確保動態(tài)環(huán)境下的數(shù)據(jù)鮮度。為實現(xiàn)這一目標，地圖與感知的接口協(xié)議需高度統(tǒng)一，如采用標準化的語義描述模型（如車道類型編碼、交通規(guī)則標簽）和嚴格時空對齊機制，避免因坐標系偏差導致決策沖突。

4結(jié)論

本文明確了環(huán)境感知技術突破路徑中精度與可靠性協(xié)同優(yōu)化、動態(tài)資源效率調(diào)度、感知與地圖雙向閉環(huán)三大核心邏輯，揭示了技術演進從單點突破轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性能力躍遷的本質(zhì)。當前技術體系在極端場景適應性、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、地圖精度維護的工程復雜性問題等。因此，汽車自動駕駛應構(gòu)建可解釋的置信度計算范式，融合物理規(guī)則與深度學習模型，強化不確定性量化能力以支撐動態(tài)風險控制；并建立地圖-感知跨域協(xié)同的標準化接口協(xié)議，規(guī)范動態(tài)場景語義標簽體系，提升眾包數(shù)據(jù)更新效率與安全性，形成全棧可控的感知技術生態(tài)，為自動駕駛規(guī)?；渴鹛峁┌踩c效率雙重保障。

參考文獻

[1]杜德慧，葉振，鄭成行，等.面向自動駕駛系統(tǒng)的場景建模及邊緣關鍵場景生成[J/OL].軟件學報，1-19.[2025-05-23].https：//doi.org/10.13328/j.cnki.jos.007348.

[2]黃瑩，楊肖委.基于農(nóng)業(yè)自動駕駛環(huán)境感知的立體匹配網(wǎng)絡研究[J].中國農(nóng)機化學報，2025，46（4）：74-79，85.

[3]劉繼成，蘇璐.復雜環(huán)境下基于DRL的列車駕駛自動控制方法研究[J].自動化與儀器儀表，2025（3）：85-89.

[4]黃玉瑯.自動駕駛汽車環(huán)境感知與決策算法研究[J].汽車維修技師，2025（6）：12-14.

[5]易陳鈺，譚志榮，曹鵬.從數(shù)據(jù)采集到感知一自動駕駛環(huán)境感知技術應用綜述[J].汽車維修與保養(yǎng)，2025（2）：95-99.

（編輯楊凱麟）