通用障碍物检测在自动驾驶中的核心作用
不颓废科技青年
通用障碍物检测在自动驾驶中的核心作用
在现实复杂的交通环境中，各类意想不到的障碍物频频出现，比如从运输车上掉落的货箱、翻倒的围栏、突兀出现在车道上的塑料布、动物、临时放置的工具箱，甚至因雨天反光而难以辨识的塑料膜等。这些障碍物虽未被明确归类，但对自动驾驶系统而言，却构成了不可忽视的安全挑战。
通用障碍物检测（GOD）的职责正是识别这些“非典型”障碍物。它不仅要准确检测已知物体类别，还需具备识别训练集中未出现的异常物体的能力，从而为后续的轨迹预测、行为规划等模块提供可靠的安全依据。
更通俗地说，GOD不仅要识别“那是行人”或“那是车辆”，还需在各种光照、天气和动态变化条件下，可靠地判断“前方存在一个实体，它可能影响行驶路径”。这种能力在城市复杂路况、临时施工区域和恶劣天气条件下尤为重要，因为自动驾驶系统无法仅依赖有限标签来保障行驶安全，必须具备对未知、稀有和潜在危险物体的高度感知。
GOD的工作原理
GOD的感知输入并非单一来源，最常见的数据包括摄像头图像和激光雷达点云，有时还会融合毫米波雷达或超声波传感器数据。摄像头擅长捕捉语义和纹理信息，而激光雷达则能提供高精度的三维空间信息。
一个高效的GOD系统，其核心在于多传感器信息融合，并输出统一的“障碍物候选集”。这些障碍物可以通过边界框、分割掩码或鸟瞰图中的占据栅格进行表示，每个候选障碍物还附带有置信度、速度估计、类别概率以及不确定性评估等关键属性。
部分GOD方案延续了传统检测架构，如使用卷积神经网络或Transformer提取特征，再通过检测头输出边界框和分类结果。与常规检测不同，GOD更强调处理“开放集合”问题，即能够识别“虽未知但重要”的物体。同时，系统还需要具备对小尺寸、透明、反光或部分遮挡物体的鲁棒性。为实现这一目标，许多方案引入了异常检测子模块、分割式掩码输出、几何一致性校验（如将激光雷达深度与相机检测结果对比）等技术。
在GOD中，时间维度的处理也至关重要。系统不会仅凭单帧图像做出判断，而是结合多帧时序信息，通过运动一致性跟踪，提升检测稳定性，同时也能应对物体被短暂遮挡的情况。
GOD的核心技术与实现细节
GOD系统可以基于一阶段或两阶段检测器实现。一阶段检测器（如RetinaNet、CenterNet、FCOS）直接预测目标位置和类别；而两阶段检测器（如Faster R-CNN）则先生成候选区域，再进行分类和调整。近年来，Transformer架构（如DETR）也被引入障碍物检测领域，其优势在于可建模全局上下文关系，但实际部署中仍需权衡计算成本与训练效率。
在骨干网络设计上，系统需兼顾性能与效率。对于视觉数据，常采用ResNet、EfficientNet等模型进行特征提取；而在算力受限的车载平台上，则倾向使用MobileNet、GhostNet等轻量级架构。对于点云数据的处理，常见的方案包括三维卷积、PointNet/PointNet++，以及近年来兴起的稀疏卷积架构。
除了提升定位和分类性能，GOD还引入了专门的异常检测损失函数，以增强对未知类别的敏感度。一些方案借助对比学习或自监督预训练，帮助模型理解“正常背景”的分布，从而更容易识别异常物体。此外，也有方法将检测任务拆分为常规分类与通用物体存在性判断两部分，分别使用交叉熵损失和自监督异常分数进行优化。
训练数据的质量和多样性是决定检测性能的关键。仅依赖现有数据集难以覆盖所有潜在障碍物，因此需引入稀有样本、合成数据或仿真生成的异常场景来扩展训练集。常用的数据增强手段包括随机遮挡、颜色扰动、光照变化和几何畸变等。更高级的做法是利用激光雷达生成的稠密深度或鸟瞰图，提升对透明或反光物体的检测能力。
在评估方面，GOD的评估体系需要超越传统的mAP、IoU等静态指标，更关注漏检与误报带来的实际风险。例如，漏检车道上的障碍物可能导致碰撞，而误报则可能引发不必要的制动，影响乘坐体验和行车安全。因此，评估指标需要考虑“安全临界距离”或“碰撞时间”等反映实时威胁的动态因素。
GOD面临的挑战
将GOD部署到实际车辆中，面临诸多现实挑战。传感器本身存在局限，如相机在低光或强逆光条件下性能下降，激光雷达对透明物体不敏感，毫米波雷达对小物体分辨率低。为弥补这些缺陷，通常采用多传感器融合策略，若某一传感器检测到异常，而其他传感器未确认，则将其标记为“高不确定性”障碍物，并交由跟踪模块持续关注。
此外，真实交通环境的开放性意味着障碍物种类和形态远超训练集的覆盖范围，因此必须扩大数据集，加强稀有场景的标注和采样。同时，还需借助无监督或自监督方法构建“正常世界模型”，将偏离正常分布的物体视为潜在障碍。元学习或少样本学习也是提升模型适应新类别能力的重要手段。
在车辆高速行驶过程中，检测模块的响应延迟必须控制在毫秒级别，而车载计算平台的算力有限（通常为低功耗车规级SoC）。因此，系统需进行大量优化，包括模型压缩、量化、高效算子加速推理、任务调度至专用加速器，以及在系统层面进行优先级管理，如将车道保持和前方障碍物检测设为高优先级。
此外，降级策略的设计也至关重要。当计算资源紧张或传感器出现故障时，系统应能切换至更保守的安全模式，例如降低车速、增加安全距离，或交由远程人工监控接管。同时，系统还需具备对抗干扰（如针对摄像头的贴纸攻击）、光学失真和部分传感器失效的鲁棒性。
为保障系统稳定性，还需借助仿真平台进行大量corner case测试，并将现实中出现的故障样本回放至仿真环境中进行压力验证，从而提升整体系统可靠性。
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