在交通的日常运转中，由于电力系统维护、偶发性供电故障或道路施工引发的交通管制，交管部门会在十字路口临时部署移动式红绿灯。这种信号灯与我们习以为常的高悬于空中的固定红绿灯塔架有着显著的物理差异。它们通常由底座、蓄电池组、支撑杆以及信号灯具组成，其整体高度显著低于标准信号灯，直接放置在地面，发光单元的高度可能仅在人体腰部左右，或者略高于普通轿车的引擎盖。这种场景下，人类驾驶员完全可以通过经验判断出其存在，但对于高度依赖预设规则、几何模型以及视线感知半径的智能驾驶系统而言，却构成了一项不小的挑战。
物理感知层的遮挡问题与传感器融合机制
移动式红绿灯对智驾系统的首要影响在于其空间位置的“非典型性”。根据交通设备市场的主流规格，移动式太阳能信号灯的安装高度具有较大的调节范围，像常见的TSU系列设备，其高度可以从一米左右的收纳状态调节至三米以上的展开状态。然而，在电力故障引发的紧急部署中，为了追求安装效率，设备一般会处于较低的物理高度。当自动驾驶汽车跟随在一辆大型客车或厢式货车后方进入路口时，视觉摄像头由于受限于俯视角度和前车的物理遮挡，极易丢失对这种低矮信号灯的连续视觉追踪。
摄像头作为识别信号灯颜色特征的核心传感器，其探测效能高度依赖于“视线通达度”。如果前车挡住了信号灯关键的发光区域，哪怕这种遮挡只占到了信号灯发光面的三成左右，自动驾驶系统也可能因为无法提取到完整的圆形或箭头轮廓而判定识别失败。在复杂的城市场景中，大车遮挡带来的视野失真并非是“看不见”那么简单。当大车的轮廓占满了传感器的视野，系统将难以区分前方是一个静态的交通设施还是跟随大车一起移动的挂件。
为了应对这种问题，诸如滴滴、华为以及特斯拉提出的方案中，普遍引入了多传感器融合的权重分配逻辑。当视觉传感器的确信度因为遮挡而下降时，自动驾驶系统将大幅度提升激光雷达和占用网络的数据权重。激光雷达虽然无法直接“看清”红绿灯的颜色，但它能以每秒数百万次的速度发射激光脉冲，构建出前方路口的三维点云模型。即便红绿灯被部分挡住，激光雷达依然能感知到在路口中央或边缘存在一个具有特定几何特征的物理实体。
这种物理实体的存在，会触发布局在智驾系统底层的占用网络算法。占用网络将三维空间切分为无数个细小的“体素”方块，直接判断这些方块是否被物理对象占据。这种逻辑绕过了“语义识别”的陷阱，即系统不需要立刻知道这个低矮物体是什么，只需要知道那里有一个“不可穿越”的障碍物，从而在感知层面建立起防碰撞的第一道防线。
在处理由于前车遮挡导致的感知真空时，有的方案还会利用“动态数据增强”技术。这种技术通过算法实时调整摄像头的感光参数，尝试在复杂的背光或强光背景中提取出微弱的颜色特征信号。例如，当逆光环境占据了镜头大面积视野时，系统会对疑似红绿灯的局部区域进行亮度和对比度的阶梯式补偿，确保发光单元的色彩饱和度足以触发分类神经网络的阈值。
地图先验信息与实时感知的语义冲突处理
对于自动驾驶系统而言，移动式红绿灯带来的第二个核心挑战是“真假信号”的逻辑判断。在绝大多数开启了领航辅助驾驶功能的车辆中，导航地图不仅提供路径引导，还预存了大量的静态基础设施信息，这就是所谓的“地图先验”。当车辆驶向一个路口时，根据地图数据，系统已经提前预知了该位置存在一组固定的灯杆。然而，当停电发生后，这些固定的灯杆熄灭了，地面上却多出了一个地图上从未记录过的临时红绿灯。
在这种情况下，自动驾驶系统内部会发生一次严密的“逻辑博弈”。传统的智驾方案可能因为过于依赖地图信息而忽略了地面的实时信号，导致车辆在临时红灯前依然选择加速。但现阶段的自动驾驶系统，特别是采用“轻地图”或“无图”架构的方案，其核心原则是“实时感知主导，地图辅助参考”。当系统发现地图标注的信号灯处于不可见或熄灭状态，而感知模块捕捉到了地面的临时红绿灯时，系统会自动降低地图信息的信任权重。
这种冲突解决逻辑依赖于道路拓扑推理（RCR）技术。RCR网络能够像人类一样，根据路口的几何特征、车道线的交汇方式以及路口停止线的位置，实时推理出合法的行车路径。即使地面上的移动红绿灯位置偏离了地图上的标准坐标，RCR网络也能识别出它在当前时空环境下所承担的管控角色。举个例子，如果这个临时红绿灯放在了路口中央的圆圈处，系统会通过深度强化学习训练出的逻辑模型，判断出该物体的语义信号，即当前流向受到临时管制。
为了提高这种推理的稳定性，自动驾驶系统会采用“众源更新”的动态机制。即如果第一辆通过路口的车辆发现地图信息与实际路况不符（即固定灯灭了，地面有临时灯），它会将这一差异特征上传至云端服务器。云端大模型会迅速处理这些来自真实车流的数据，生成一个临时性的“鲜活图层”并下发给后续行驶至此的车辆。这种机制使得后续车辆即便在视觉被完全挡住的情况下，也能通过云端下发的临时补丁，提前获知路口存在移动信号灯的信息。
自动驾驶系统对临时红绿灯的判定会经历几个权衡阶段。第一阶段是感知一致性检查。系统会对比摄像头捕捉到的发光信号与激光雷达探测到的物理实体是否重合。如果摄像头看到了红光，但激光雷达显示那个位置空无一物（可能是路面反射），系统会过滤掉这一错误信号。其次是空间逻辑校验。智驾系统会计算检测到的信号灯高度是否在合理的阈值内。对于地面移动红绿灯，虽然它的高度低于常规范畴，但只要它被识别为交通管控设施，其优先级就会被提升至最高等级。
这种向“感知主导”的转向，意味着自动驾驶系统正在变得越来越像老司机，不再机械地执行地图指令，而是具备了根据现场环境灵活应变的基础。这种灵活性在面对停电后的混乱路口时，是保证行车安全的关键。
时空序列记忆与社交化意图推理
当然，在移动式红绿灯场景下，还有一种极端的物体遮挡情况，那就是移动式红绿灯完全被遮挡，此时智驾系统并不会立即处于“盲目”状态，而是会引入基于时空序列的记忆机制。简单理解下这个概念，那就是自动驾驶系统不会只看当前的一帧画面，而是会回溯过去几秒甚至几十秒的感知结果。
如果车辆在距离路口50米时曾经看到过移动红绿灯的信号状态，那么在随后靠近路口的20米处即便视野消失，自动驾驶系统内部的循环神经网络（RNN）或Transformer模型依然会保留该物体的“隐藏状态”。这种状态记忆不仅包括物体的位置，还会包括它最后被观察到的颜色。只要时间跨度在算法设定的安全范围内，自动驾驶系统就会维持对该路口通行规则的既有认知，并结合本车的行驶距离和车速，持续更新该红绿灯在虚拟空间中的相对坐标。
还有一种“社交化意图推理”的方案可以解决这个问题。在复杂的交通流中，红绿灯的信号状态会映射在周围车辆的行为模式上。当自动驾驶系统看不见红绿灯时，它会开始高频度地观察前车的动向和周围车流的“集体选择”。譬如，自动驾驶系统会监测前车的刹车灯是否频繁亮起，前车在通过停止线时是果断加速还是犹豫不决地缓慢行驶。
通过这种对他车行为的监测，自动驾驶系统实际上在进行一种间接的信号推断。如果前方所有车道都在排队，且侧向车道的横向交通流开始涌动，即便本车完全看不见放在地面上的临时红绿灯，系统也能推断出当前必然是红灯状态。这种基于“社交证据”的决策逻辑，会让自动驾驶系统计算一个“环境一致性概率”，当观察到前车减速且地图显示此处为路口时，即便视觉感知缺失，系统也会采取保守的防御性驾驶策略。
这种社交化意图推理的算法路径会包括两个核心环节。第一是轨迹预测分析。自动驾驶系统不仅会跟踪前车的当前位置，还会预测其未来3到5秒的运动轨迹。如果预测显示前车将要在停止线前静止，系统会提前启动减速决策。第二是多车行为聚合。系统会同时分析左、中、右三个车道的车辆状态。如果三个车道的车辆都表现出停止迹象，那么环境信号的确定性就会显著增强。
为了实现这一目标，自动驾驶车辆必须具备强大的计算资源来并行处理海量点云模型及行为数据。在特斯拉的FSD系统中，神经网络不仅可以学习如何识别物体，还在学习预测下一帧图像的内容。如果下一帧图像中原本应该出现的移动红绿灯被大车挡住了，模型会通过已有的时空权重，在内部生成一个预测副本。这种“脑补”能力虽然存在一定的误差风险，但在处理短时遮挡时，比单纯的信号中断要可靠得多。
最后的话
移动式临时红绿灯对自动驾驶系统的负面影响正在通过感知层、地图层和决策层的协同演进而被逐步消化。虽然这种低矮、易遮挡的设备确实是现阶段自动驾驶的一个“软肋”，但随着占用网络、时空序列记忆以及社交化推理技术的成熟，智驾车辆也将获得在不完美环境下安全通行的能力。如果你想了解更多关于前沿技术如何在复杂场景中落地的深度讨论，欢迎访问云栈社区与广大开发者一同交流。
发表于 昨天 18:11
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