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自动驾驶如何“看见”路上的小石头?

近日，有读者提问：“自动驾驶汽车如何检测像石头这样的小障碍物？”在直接回答“如何检测”之前，我们首先需要思考一个更根本的问题：对于这类不显眼的目标，自动驾驶系统真的需要检测吗？

答案是肯定的。无论是掉落的货物、轮胎碎片，还是路面的石块，这些“异常物体”虽不常见，却可能对高速行驶的车辆构成严重安全威胁（如爆胎、失控）。因此，精准识别它们是实现高阶自动驾驶不可或缺的能力。

核心挑战：为什么小石头是道“难题”？

自动驾驶的“眼睛”——视觉感知系统，主要依赖大量数据学习。而像石头这类物体，检测难点在于：

1、非常规类别：不属于模型训练时常见的“车辆”、“行人”等主要类别，系统缺乏先验知识。

2、尺寸小、特征弱：在图像中可能只占极少数像素，且颜色、纹理易与路面、阴影混淆，难以提取有效特征。

3、判别困难：单从外观上，机器难以区分一片阴影、一个路面修补处和一块有威胁的石头。

自动驾驶的“解题思路”：多任务协同与多传感器融合

面对挑战，自动驾驶系统并非只依赖单一方法，而是通过一套组合策略来应对：

1. 视觉感知的“基本功”：目标检测与语义分割

目标检测：模型（如YOLO、Faster R-CNN）会在图像中框出物体。对于未知类别，系统可能输出“未知障碍物”或低置信度检测框，以此向决策层发出预警。
语义分割：该任务对图像进行像素级分类。即使模型从未学过“石头”这个类别，只要它学会了识别“正常路面”与“路面上的异常区域”，就能将石头所在的像素标记为“非路面/障碍物”。这是识别未知障碍物的关键技术。

2. 针对性的优化：小目标检测技术由于传统模型易忽略小目标，工程师们会专门优化：

3. 超越纯视觉：多传感器融合是关键纯视觉在极端场景下仍可能失效，因此必须融合其他传感器数据：

激光雷达（LiDAR）：提供精确的三维点云。石头在点云中会表现为“路面上的突兀凸起”。即使视觉上难以辨认，LiDAR也能通过高度差可靠地识别其物理存在，极大提升检测的鲁棒性。
毫米波雷达：对固体物体反射敏感，可提供目标的距离和相对速度信息，与视觉、LiDAR形成互补。

安全是最终目标

总而言之，自动驾驶汽车检测小石头等异常物体，并非依赖某个单一的“神奇算法”，而是一套系统工程：

其最终目的只有一个：将人类驾驶中那些难以瞬间察觉的细微危险，转化为系统可稳定感知、评估和处理的确定性信息，从而让自动驾驶行驶得更安全、更可靠。