自动驾驶遇到“鬼探头”式的边缘场景时应该如何处理？其实对于自动驾驶汽车来说，无论是常规场景，还是边缘场景，它都是要先看见、再理解、再预测、然后在约束条件下选出最安全、最可执行的动作。这整个链条看起来简单，但每一步都需要大量的技术支持。
自动驾驶汽车想要精准避开障碍物，首先是要“看见”障碍物。自动驾驶系统依赖多种传感器来感知周围世界，摄像头提供丰富的视觉信息，毫米波雷达擅长测速度和穿透雨雾，激光雷达（LiDAR）给出精确的距离和三维形状，超声波负责近距离探测。这些传感器各有盲区和误差模式，摄像头受光照影响、雷达返回有噪声、激光雷达在强反射或雪雨中也会 退化。因此系统不会只相信一种传感器，而是把多源数据融合起来，用更鲁棒的“联合观察”来减少偶发误判。传感器的数据流还必须严格时间同步，否则“看见”的画面和速度信息会错位，导致下游判断出错。这就是为什么高质量自动驾驶车上会有严格的时间同步机制和频繁的传感器自检。
在“看见”障碍物之后就是要“理解”障碍物。这里所谓的“理解”包括检测障碍物（把传感器点云或图像中的亮点识别为行人、自行车、机动车还是落下的纸箱等）、跟踪障碍物（把连续帧中的同一个目标关联起来，得到速度和加速度）以及语义理解（判断这个障碍是不是可能继续移动、是否有人在推它、是否是道路边界的静态物体）。现在的自动驾驶系统常用深度学习模型做目标检测，再配合基于物理和统计的跟踪算法（比如卡尔曼滤波或其扩展）来估计目标运动状态。“理解”阶段的核心难题是应对不确定性，比如一个小孩从车前草丛探出头来，摄像头只捕捉到极短时间的部分轮廓，雷达回波弱，LiDAR点稀少。自动驾驶系统需要在信息极其有限的情况下评估“这是不是危险”，并不能因为信息不全就放松警惕，也不能因为一次噪声就触发激烈动作。
“理解”完障碍物后接下来是“预测”障碍物的趋势。预测并不是要算出障碍物一定会做什么，而是给出一个概率分布，它可能继续沿直线走，可能突然回头，或许会向车道中间跑。规则性行为（像其他车辆遵守车道、行人在人行道行走）更容易预测，突发行为（比如球滚到马路中央之后孩子追球）就难预测。为了应对这种不确定性，自动驾驶系统会同时生成多种“可能的未来”，也就是情景树或概率样本，然后在这些情景下评估自己的应对后果。现在有技术提出使用深度模型（如序列模型或交互式预测网络）结合物理模型来提高预测质量，但预测永远不可能百分百准确，因此规划与控制必须内建容错，既要对最可能的情况作出最优响应，也要对低概率但高后果的情况保持防护。
有了对周围物体的检测、跟踪和预测，系统进入了“决策与规划”阶段。这一步决定了车辆接下来要做什么，是急刹车、向左避让、向右轻打方向，还是先减速再观察。决策要在安全、舒适、法律合规之间做权衡。单纯的紧急制动往往是最保守且可靠的选择，但在很多情况下，刹车可能被后方车辆追尾，或者在冰雪路面刹车会导致失控。相比之下，绕开障碍物需要更复杂的轨迹规划，必须考虑可用的路幅、周围车辆的位置和动力学可行性（比如转向角与速度的关系）。因此现代自动驾驶会使用带约束的优化方法（比如模型预测控制）来生成在车辆动力学约束下可行的轨迹，同时在代价函数中加入安全项（与障碍物的最小距离）、舒适项（避免过大的横向加速度）和法规项（不违规越线）。但无论作何决策，都要有一个“安全层”或“规则层”的约束，无论建议什么动作，只要会导致不可接受的碰撞风险，安全层会拦截并选择更保守的动作。
决策一旦确定，就由“控制器”把轨迹转换成具体的油门、刹车和转向指令。这里涉及到精确的车辆动力学模型、轮胎与路面的摩擦系数、制动响应延迟等物理细节。在出现突然出现的“鬼探头”式边缘场景式，理想上的操作一定是可以实现平滑但迅速的动作，即既要迅速降低车速以避免碰撞，又不能猛然一脚刹死导致车身失稳或乘客受伤。在低附着（湿滑、结冰）路面上，车辆比高附着路面需要更早且更温和的动作，因此自动驾驶系统通常会结合路况估计来调整制动策略。车辆上还可能配合ABS、ESC等底层稳定控制系统来帮助保持车体可控性。
自动驾驶系统避障设计有何考量？
为了实现上述的步骤，时间是最关键的稀缺资源。感知-决策-控制链条的延迟越小，系统能做出的动作就越有效。为此要尽量把关键路径上的计算放在车端近实时运行，而把那些不那么紧急的高成本模型放到云端或后台去运行以便日后学习改进。此外，系统还要设计一定的预警和“预备动作”机制，当探测到疑似障碍物但信息尚不充分时，自动驾驶汽车可以先轻度减速并同时准备可执行的回避轨迹，这样当障碍物确认时可立即执行，从而把总体反应时间缩短。
自动驾驶系统在设计时还要考虑冗余与多样性。传感器的冗余可以避免单个传感器失效导致的盲区；算法的多样性（例如同时使用基于规则的碰撞判断和基于学习的预测）可以在一种方法出错时由另一种来补救。功能安全标准（如ISO 26262）要求对可能导致危险的失效模式进行系统性分析，并通过硬件和软件冗余、故障检测与安全降级机制来覆盖这些场景。所谓“安全降级”并不是让车不负责任地停在路边，而是把车带到一个更安全的状态，例如减速并稳稳停靠路侧，或发出明确的接管请求给人类驾驶员。
还有一个大家讨论较多，且吐槽较多的，就是接管设计。对于某些L2/L3级系统，人机接管（handover）是常见策略，但想迅速把控制权从系统切回给人类有很多问题，人的注意力可能没有集中，接管时间太长会导致危险。因此可以考虑在极短时间内由系统先行采取紧急动作（比如制动或避让），同时向驾驶员发出清晰的提示和必要的声音/震动警告，以便驾驶员在稍后参与或确认。高级别自动驾驶（如完全自动化）则要求系统能在更广泛的场景下自主处理这些紧急情况，尽量减少对人类的依赖，这对感知与预测能力提出了很高的要求。
碰到突发障碍物时常见的策略其实有两类，即主动避让和被动减速。主动避让意味着车辆在确保不会与其他交通参与者发生冲突的前提下改变横向位置完成绕行；被动减速则是优先通过降低速度来避免碰撞。在选择策略时，决策模块必须评估各种潜在轨迹在所有预测场景下的最坏情况，并采取在所有合理情形下都不会导致不可接受后果的动作。有些公司采用“责任敏感安全”等形式化规则来定义可接受的距离与速度，从而在遇到不可预见行为时有明确定义的可操作边界。形式化规则的优点是可验证，但太严格可能导致频繁的过度保守行为；而完全数据驱动的方法可能在极端角落案例中失效。
为了确保自动驾驶系统精准避障，一定要再测试流程中多下功夫。可以在仿真平台上生成海量“角落案例”（corner cases），其中可以包括小动物穿越、路中央突然冒出的行李、翻倒的货箱、被风吹落的广告牌、或是在夜间反光材料误导传感器的情况。仿真能允许开发者在安全可控的环境下反复验证策略与参数。与此同时，真实世界的封闭场地测试和逐步扩展的道路测试也是不可或缺的，因为仿真无法完全复现传感器噪声、真实动力学或复杂的社会行为。真实测试中还应特别关注系统在边缘工况下的冗余表现与故障恢复能力。
其实很多突发情况都是来源于“未见过”的场景或罕见行为。通过把大量路测数据、碰撞近失事件以及用户上报的异常汇总到数据平台，可以不断标注、训练和改进模型，使系统在未来遇到同类情形时反应更好。数据治理、标注一致性和场景重放能力是提高系统在“突发障碍”处理能力的关键资产。
最后的话
在面对“鬼探头”式的边缘场景时，很多人觉得自动驾驶汽车尽快刹车一定是最安全的，但刹车在后方车流密集或路面湿滑时可能带来更大的危险；还有人认为“激光雷达可以解决一切”，但单一依赖LiDAR也会在某些光学反射或遮挡情况下失效。其实最可靠的方案是把多种技术组合起来，形成相互补充的防护网。一定要相信，一辆成熟的自动驾驶系统会在驾驶员来不及反应的瞬间先做出最安全的动作，同时把控制权、信息和责任管理得有条不紊，尽量把风险降到最低，而不是把决定权匆忙推给一个可能没有准备好的人。
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