自动驾驶视觉感知技术：如何实现异常小障碍物（如路面石头）检测？

自动驾驶汽车依赖一系列传感器“看见”世界，其中摄像头是视觉感知的核心。摄像头捕获的实时图像，需要经过视觉感知系统的处理，转化为机器可理解的环境模型，为后续的决策与控制提供关键输入。

在自动驾驶的视觉感知体系中，两个基础且核心的任务是目标检测（Object Detection）和语义分割（Semantic Segmentation）。目标检测旨在图像中定位如车辆、行人等特定目标，并给出其边界框和类别，回答“有什么物体，在哪里”的问题。语义分割则是对图像中的每一个像素进行分类，将其标记为道路、天空、建筑物或障碍物等类别，回答“这块区域是什么”的问题。两者共同构成了环境理解的基础。

文章中提及的路面石头这类物体，通常被归类为“异常物体”。它们通常不属于常规训练数据中的主要类别（如车辆、行人），外观不规则，且可能与路面、阴影等背景高度相似，对识别构成了巨大挑战。然而，这类物体对行车安全存在潜在威胁，因此对其进行有效感知至关重要。

既然异常物体没有明确的类别标签，视觉系统如何检测它们呢？答案并非直接分类，而是通过综合运用多种视觉策略来识别潜在风险。

现代自动驾驶系统普遍采用深度学习模型进行视觉感知。主流的目标检测模型（如YOLO、SSD、Faster R-CNN）经过大规模数据训练，能够识别众多预定义类别。对于训练中未明确出现过的物体（如石头），这些模型可能不会输出具体类别标签，但有能力将其识别为“未知物体”或“障碍物”，并给出一个置信度较低的位置框，从而向系统发出前方存在需注意目标的警报。

语义分割或其实例分割是另一种强有力的手段。通过在像素级别区分“可行驶路面”与“非路面障碍物”，模型即使从未见过“石头”这个具体类别，也能将路面上那些视觉特征异常、不属于正常路面的区域标记出来。这种像素级的异常区域检测，能够有效地将小障碍物作为潜在风险区域上报。

此外，还有专门针对小目标检测的技术挑战。像远处的小石头在图像中仅占极少的像素，极易被当作噪声忽略。提升此类目标的检出率，往往需要模型设计上的专门优化。更为有效的方案是融合多传感器数据，例如结合激光雷达（LiDAR）提供的三维点云信息。点云数据能提供精确的空间位置和高度线索，可以引导视觉模型关注那些在三维空间中确实存在、但视觉上不显眼的区域，从而大幅提升小障碍物检测的稳定性和准确性。

总而言之，自动驾驶的视觉感知涉及目标检测、语义分割等多种任务，共同将图像转化为环境理解。对于路面石头等不常见的小型异常物体，系统虽难以进行精确分类，但通过通用目标检测、像素级分割以及多传感器融合等策略，能够有效地将其识别为需要规避的潜在障碍物，核心目标始终是提升自动驾驶的安全性与可靠性。