自动驾驶的感知算法是自动驾驶系统的核心模块之一，负责从传感器数据中提取环境信息，理解车辆周围的道路、障碍物、行人、交通标志等关键要素。

感知算法的核心任务目标检测与跟踪：识别车辆、行人、交通标志、信号灯等动态和静态物体，并跟踪其运动轨迹。语义分割：对图像或点云中的每个像素进行分类（如道路、车道线、障碍物等）。定位与建图：结合高精度地图和传感器数据，实时确定车辆的位置（Localization）并构建局部环境地图（SLAM）。场景理解：综合多源信息，预测其他交通参与者的行为意图（如行人横穿、车辆变道）。主要传感器与数据源摄像头（Camera）：优势：高分辨率、纹理信息丰富，适合识别交通标志、信号灯、车道线。挑战：受光照、天气（雨雾/逆光）、遮挡影响大。算法：基于CNN的目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、语义分割（U-Net、DeepLab）。激光雷达（LiDAR）：优势：提供精确的3D点云数据，适合测距和三维物体检测。挑战：成本高、数据稀疏（远距离分辨率低）、雨雪天气性能下降。算法：点云处理（PointNet、PointPillars）、3D目标检测（VoxelNet、SECOND）。毫米波雷达（Radar）：优势：测速精准、抗恶劣天气能力强，适用于动态物体跟踪。挑战：分辨率低、无法识别物体类别。算法：多目标跟踪（Kalman滤波、粒子滤波）。超声波传感器：用途：短距离泊车辅助，检测近距离障碍物。IMU/GNSS：提供车辆位姿和定位信息。关键技术方法

(1) 多传感器融合（Sensor Fusion）

目的：结合不同传感器的优势，提升感知的鲁棒性和准确性。融合层次：前融合（Early Fusion）：在原始数据层面融合（如点云与图像对齐）。后融合（Late Fusion）：各传感器独立处理，结果级融合（如目标检测结果投票）。中融合（Middle Fusion）：在特征层面融合（如BEV特征拼接）。典型框架：BEV（Bird's Eye View）感知：将多传感器数据统一到鸟瞰图视角（如特斯拉Occupancy Networks）。Transformer-based融合：利用注意力机制跨模态对齐特征（如BEVFormer）。

(2) 目标检测算法

2D检测：YOLO系列、Faster R-CNN、RetinaNet。3D检测：LiDAR-based：PointPillars（将点云转换为柱状体处理）、CenterPoint。Camera-based：DETR3D、MonoCon（单目3D检测）。多模态检测：MV3D（融合LiDAR和摄像头）、CLOCs（LiDAR与摄像头结果关联）。

(3) 语义分割

图像分割：U-Net、DeepLab、PSPNet。点云分割：PointNet++、RandLA-Net（高效处理大规模点云）。全景分割：统一实例分割与语义分割（如Panoptic FCN）。

(4) 定位与建图（SLAM）

Lidar SLAM：LOAM（Lidar Odometry and Mapping）、LIO-SAM（融合IMU）。视觉SLAM：ORB-SLAM、VINS-Fusion（视觉+IMU）。高精度地图匹配：通过预先构建的HD地图与实时感知数据匹配定位。

(5) 多目标跟踪（MOT）

关联算法：匈牙利算法、JPDA（联合概率数据关联）。状态估计：卡尔曼滤波、粒子滤波。深度学习：SORT、DeepSORT（结合外观特征）。

(6) 行为预测

轨迹预测：Social LSTM（考虑社交交互）、VectorNet（基于高精地图的矢量化预测）。意图识别：基于RNN/GNN的模型预测行人或车辆的下一步动作。典型应用案例特斯拉（Tesla）：纯视觉方案（8摄像头+Occupancy Networks）。Waymo：激光雷达主导（Custom LiDAR+多模态融合）。华为ADS：激光雷达+摄像头+毫米波雷达融合（GOD网络通用障碍物检测）。