自动驾驶汽车环境感知系统关键技术探讨

一、引言

随着人工智能与物联网技术的飞速发展，自动驾驶已成为汽车产业转型升级的核心方向，而环境感知系统作为自动驾驶的 “ 感知器官” ，承担着实时获取车辆周边环境信息的重要功能。其通过各类传感器捕捉路况、障碍物、交通信号等环境数据，经处理分析后为车辆决策系统提供依据，是保障自动驾驶安全运行的前提。当前，自动驾驶技术正从 L2 级向 L4 级迈进，但在复杂天气、动态交通流等场景下，环境感知的准确性与鲁棒性仍面临挑战。如何提升感知系统对复杂环境的适应能力、降低感知误差，成为推动自动驾驶技术落地的关键问题。因此，深入探讨环境感知系统的关键技术，对突破技术瓶颈、实现自动驾驶产业化具有重要现实意义。

二、自动驾驶环境感知系统的重要性

2.1 保障行驶安全的核心基础

自动驾驶汽车无法像人类驾驶员那样通过视觉、听觉等多通道感知环境，必须依赖环境感知系统实现对周边环境的全面监测。该系统能实时识别行人、车辆、障碍物等动态目标，检测车道线、交通信号灯、交通标志等静态元素，及时预警潜在碰撞风险，为紧急制动、避让等安全控制提供数据支持，是避免交通事故的核心保障。

2.2 实现精准决策的前提条件

自动驾驶的决策系统需基于环境感知数据制定行驶策略，感知信息的准确性与完整性直接影响决策质量。通过环境感知系统提供的障碍物位置、速度、道路曲率、交通规则等数据，决策系统能精准规划行驶路径、调整车速、选择车道，确保车辆在复杂交通场景中实现平稳、高效的自主行驶。

2.3 推动自动驾驶等级提升的关键支撑

不同自动驾驶等级对环境感知能力的要求存在显著差异，从 L2 级的辅助驾驶到 L4 级的完全自动驾驶，感知系统需实现从局部环境监测到全局环境建模的升级。高等级自动驾驶依赖感知系统提供厘米级定位精度、全天候环境适应性和多目标协同感知能力，环境感知技术的突破是推动自动驾驶等级提升的核心驱动力。

三、自动驾驶环境感知系统面临的技术挑战

3.1 复杂场景下感知精度不足

在雨雪雾等恶劣天气条件下，传感器易受遮挡、反射等干扰，导致数据失真；城市峡谷、隧道等场景中，GPS 信号易丢失，激光雷达点云密度降低，难以精准识别远距离目标；动态交通流中，车辆、行人的突发变向行为也会增加感知系统的实时处理难度。

3.2 多传感器数据融合存在瓶颈

自动驾驶通常搭载摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器，不同传感器在数据格式、时间同步、精度特性等方面存在差异。如何实现多源数据的时空校准、冗余信息剔除与互补信息融合，避免数据冲突或信息丢失，是提升感知系统稳定性的重要挑战。

3.3 实时性与算力需求的矛盾

环境感知需在毫秒级时间内完成数据采集、处理与分析，以满足车辆实时决策需求。随着感知精度要求的提高，数据量呈指数级增长，对车载计算平台的算力提出极高要求。如何在有限算力资源下优化算法效率，平衡感知精度与实时性，成为技术落地的关键难题。

四、自动驾驶环境感知系统关键技术探讨

4.1 多传感器融合技术

4.1.1 传感器选型与特性互补

摄像头能提供丰富的色彩与纹理信息，适用于交通标志识别、车道线检测；激光雷达可生成高精度三维点云，实现目标距离与轮廓的精准测量；毫米波雷达具备强穿透性，在恶劣天气下性能稳定。通过多传感器选型组

合，发挥各自技术优势，弥补单一传感器的性能短板，形成全方位环境感知能力。

4.1.2 数据融合架构优化

采用 “ 数据层 - 特征层 - 决策层” 的多层融合架构，在数据层实现多源数据的时空同步与校准；特征层通过深度学习算法提取目标特征，实现跨传感器特征匹配；决策层基于融合特征进行目标分类与状态估计，输出一致的环境感知结果。该架构能有效提升数据可靠性，降低单一传感器故障带来的风险。

4.2 环境建模与定位技术

4.2.1 高精地图与实时建图融合

高精地图包含厘米级道路拓扑、交通规则等静态信息，为感知系统提供先验参考；实时建图技术通过激光雷达与视觉 SLAM（同步定位与地图构建）生成动态环境地图，实现对临时障碍物、施工区域等动态元素的实时更新。两者融合可构建 “ 静态 + 动态” 的全局环境模型，提升定位与导航精度。

4.2.2 多源定位技术协同

融合 GPS/BDS 卫星定位、惯性导航系统（INS）、轮速里程计等多源定位数据，通过卡尔曼滤波等算法优化定位结果。在卫星信号弱区域，以INS 与轮速数据为主维持短期高精度定位；在开阔区域，通过卫星定位校准 INS 漂移误差，实现全场景连续稳定定位。

4.3 智能算法优化技术

4.3.1 深度学习目标检测算法

基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法（如 YOLO、Faster R-CNN）能实现对行人、车辆、交通标志等目标的快速识别与分类，通过引入注意力机制与多尺度特征融合技术，提升小目标、遮挡目标的识别精度，满足复杂场景下的实时检测需求。

4.3.2 轻量化与边缘计算优化

针对车载算力限制，采用模型压缩、量化与剪枝技术，在保证算法精度的前提下降低模型复杂度；结合边缘计算架构，将部分感知任务部署在边缘节点，减少数据传输延迟，提升实时处理效率，实现感知系统的轻量化与高效化运行。

五、结束语

环境感知系统作为自动驾驶汽车的核心技术模块，其性能优化直接关系到自动驾驶的安全性与实用性。当前，尽管在复杂场景适应性、多传感器融合、实时算力平衡等方面仍面临挑战，但通过多传感器特性互补、多层融合架构构建、高精地图与实时建图协同、深度学习算法优化等关键技术的突破，已逐步实现感知能力的提升。未来，随着固态激光雷达、4D 成像雷达等新型传感器的应用，以及车路协同感知技术的发展，环境感知系统将向更高精度、更强鲁棒性、更低成本的方向演进。深入研究与优化环境感知关键技术，对推动自动驾驶汽车从技术研发走向规模化应用具有重要意义，将为智能交通体系的构建奠定坚实基础。

参考文献

[1]杨学清.汽车自动驾驶系统研究设计[J].农机使用与维修,2011(01).

[2] 程 加 园 , 朱 定 见 . 汽 车 自 动 驾 驶 系 统 的 研 究 [J]. 装 备 制造,2010(01):160+151.

[3]杨更新.汽车自动驾驶系统[J].世界汽车,1999(03):6-9.

[4]徐辉.自动驾驶汽车感知系统仿真的研究及应用综述[J].系统仿真学报, 2022, 34(12):15.

[5] 王艺帆. 自动驾驶汽车感知系统关键技术综述[J]. 汽车电器,2021(12):5.