自动驾驶汽车应如何应对坑洼路面？

[首发于智驾最前沿微信公众号]如果想让自动驾驶汽车真正实现L5级，仅实现在城市路面行驶的能力是完全不够的，对于一些坑洼或偏僻路段的行驶需求也会存在。对于人类驾驶员来说，看到坑洼路面，会及时地进行变道操作，而对于自动驾驶汽车来说，想要达到人类驾驶员的水平，则需要非常多的技术支持。

在聊今天的话题之前，先聊聊为什么自动驾驶汽车在设计过程中要考量坑洼路面的通过能力。对于小坑洼来说，如果不及时避开，将会给乘客或驾驶员带来非常不舒服的“颠簸感”；而对于大的坑洼来说，更可能损坏轮毂，因此想让自动驾驶汽车达到L5级，合理应对坑洼路面是避不开的话题。

对于人类驾驶员来说，坑洼路面只是常见的驾驶环境中的一种，可以快速辨别，快速应对，而对于自动驾驶汽车来说，想要发现“坑洼”，其实需要多传感器、多层次协同完成。常见的做法就是把摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达与车身惯性测量单元（IMU）、轮速与加速度传感器结合起来做融合感知与推断。摄像头擅长捕捉表面细节和纹理，可以用于语义分割（把坑洼当作“路面异常”来分割出来）或用深度学习识别坑洞轮廓；LiDAR提供点云，可以重构路面三维形态，通过曲面拟合发现凹陷或高度突变；雷达对雨雪、雾等恶劣天气下的探测更稳健，尤其对突起或较浅的坑洼辨识有一定作用；IMU与车载加速度计则更像“事后感知”，当车轮经过坑洼时产生的垂直冲击会在加速度信号里留下明显特征，通过模式识别就能把“颠簸/坑洼事件”给检测出来。近年来也有技术方案提出把视觉、LiDAR、IMU的结合方法（例如Vision+IMU的VIDAR思路）用于路面坑洼检测，并取得较好效果。

其实对于坑洼路面的处理，并不是感觉到坑洼就要马上去躲，更需要灵活处理，自动驾驶汽车想完成这些操作就离不开感知模块和决策模块。感知模块会给出坑洼的相对位置（横向与纵向）、坑洼的大小/深度/严重度估计，以及与车辆当前速度和路径的关系（例如距离多远，会在多久到达）等关键信息。这些信息有时来自传感器（前方摄像头或远距LiDAR能提前看到路面形态），有时只能依靠“接触式”信号（加速度、振动、轮速突变在经过坑洼瞬间才会出现）。为了在可避免与不可避免之间做出合理选择，自动驾驶系统通常会把坑洼的“严重度”映射成风险等级，轻微的小颠簸可以忽略或把速度做小幅缓解；中等的凹陷会触发减速并尽量避让到同车道安全位置；严重的深洞或者可能导致车辆损伤的坑洼，系统会考虑变道避让（如果可行且安全），或者在无法安全避让时选择减速并通过，同时把事件上报给云端或驾驶员。这一操作逻辑的核心是“风险-代价平衡”，避让动作本身也带有风险（例如急转向导致后车追尾），所以决策模块要把坑洼造成的潜在损害和避让带来的交通安全风险同时考虑进来。

将整个流程拆解开来，也就是前端是感知，再到中间的预测评估，最后是轨迹生成与控制。感知层会输出一组概率化的坑洼候选（位置、深度概率、可信度），定位与同步模块确保坑洼的地理坐标与车辆里程、时刻对齐（时间同步很重要，否则你可能会“把坑洼放错地方”）。随后风险评估器根据车辆动力学模型（包含当前速度、转向角、制动能力、轴荷等）来估算“如果不采取动作的后果”与“采取各类动作的成本”。如估算过坑时轮胎撞击力可能超过某阈值，或车辆纵向减速会影响后方车辆安全车距。评估完后轨迹规划器要生成平滑、安全的替代轨迹，这些轨迹可能是有限幅度的横向偏移、连续的减速档位，或在极少数情况下选择“短暂停靠”并请求人工干预或远端辅助。最后控制器把路径转成执行指令（转向、油门、制动），并在通过坑洼的同时监控悬架与车辆响应，必要时调节扭矩分配或悬架阻尼（如果车辆配备半主动或主动悬架）以减缓冲击。这样的端到端流程需要在毫秒到秒级完成决策与执行，保证既能保护车辆又不制造更大安全隐患。

在感知的算法细节上，可以把坑洼检测分成“直接观测法”和“间接推断法”。直接观测法依赖摄像头与LiDAR重建路面几何，应用传统图像处理加深度学习（例如语义分割、实例分割）来识别坑洞边缘，或对点云做曲面拟合并检测异常高度差；间接推断法则更像“从后面看人家车的反应”，通过监测前车的位移、加速度变化或车灯反射改变，来推断前方路面出现了异常。其实结合两类方法能弥补单一方法的不足，当视觉在逆光或夜间受限时，IMU/轮速的间接信号仍能提示存在坑洼，反之有清晰视觉时直接测量更精确。值得一提的是，基于车载振动与加速度进行路况分类的研究结果表明，利用合适的数据表示与机器学习方法，可以把路面状态分成多类（平整、颠簸、坑洼、减速带等）并达到较高的准确率，这对于车辆“事后识别并标注坑洼位置”很有用，也利于形成路况数据库。

把单车检测放大到车队或城市级别，就进入了“地图与协同”的范畴。自动驾驶系统可以把遇到的坑洼事件打点上报到云端，和同城车辆共享形成道路异常地图（crowdsourced road condition map）。有了这样的共享，后续车辆可以提前得到预警，运营端也能统计坑洼频发路段并反馈到道路养护单位。也有研究提出“车间合作检测”与“基于前车运动预测路面异常”的方法，后者甚至不需要高清路面重建，仅通过视觉跟踪前车的振幅与位移模式，就能预测出前方路面可能存在不规则性，从而提前缓解。这种方法对于铺装不良、窄路或遮挡严重的城市道路尤其有价值。

自动驾驶汽车对于坑洼路面的处理，除了技术方面外，其实还有很多细节要考量。首先是误报与漏报之间需要权衡，如果系统太敏感，频繁减速或无谓变道会破坏乘坐舒适性并增加交通混乱；如果太保守，真正的深洞可能大打折扣。为此就需要把感知输出与历史数据、地图数据、传感器可信度以及当前交通环境一起纳入决策，形成多重保险。其次是速度与识别距离的物理限制，车速越高，需要更早识别坑洼并有更长时间/距离来安全避让；因此在高速路上，许多自动驾驶系统会采用更为保守的策略（比如提前降速），或者依赖更高分辨率的传感器阵列来提前探测。第三是传感器标定与机械耐久性问题，反复的坑洼冲击会改变传感器相对位置或直接损坏，这就要求系统具备在线自检与重新标定能力，或者在检测到传感器性能下降时能退化到更安全的操作逻辑的策略。

为了更好地应对坑洼路面，现在也有很多新颖的技术方案，如有一些研究就把“主动悬架+感知”做成闭环，目标是在探测到即将到来的坑洼时预先改变悬架阻尼或车身高度，借此吸收冲击、减少车体摆动，这在配备半主动/主动悬架的量产车上已经有商业化的先例。另一个方向是用高分辨率雷达或合成孔径雷达来重建路面形态，但这类方法成本与计算复杂度也相应更高。还有研究把坑洼检测的问题当成典型的“异常检测”或“时序事件检测”，使用深度学习模型对多传感器时间序列进行端到端判别，这在城市低速场景中表现尤为突出。

其实对于自动驾驶车队和城市道路管理者来说，解决坑洼问题不是单靠技术就能完全完成的，它还需要运维体系、法律责任划分与道路维护预算的配合。自动驾驶运营者会把高频的坑洼上报作为道路养护优先级的输入，城市管理方也可以用车队数据来做路面健康监测，从而优化维修资源。其实乘客对“频繁减速避坑”与“被坑晃动”的容忍度有限，自动驾驶系统必须在舒适性、效率与安全三者之间找到合理平衡。