在山区实现自动驾驶的难点在哪里？

[首发于智驾最前沿微信公众号]在城市道路实现自动驾驶或许不难，但想把自动驾驶车应用到山区道路，其难度会比想象的大得多。城市里路标、车道、红绿灯比较多，车流也比较规则；而很多山路却没有清晰车道、路面起伏大、天气变化快，还有随时掉落的石头或横穿的牲畜的风险。山里的这些“突发性”和“不规则性”会把很多在城市已经足够好的技术逼到极限，甚至露出短板。想在山区实现自动驾驶是否现实？

感知：在复杂环境里“看清”比想象难很多

在山路上，摄像头常常会被强光、背光、隧道出入口的突变光照或者浓雾雨雪干扰。有很多经常爬山的朋友，在天气不好时若使用手机拍照，会出现画面会抖、过曝或过暗，连路缘、护栏甚至人影都难分清的情况，对于摄像头来说，若在这些恶劣天气下感知环境，也会如此。激光雷达在一些场景里比摄像头稳定，但在树林、灌木、下雨或雾气时，会产生很多反射点和噪声，导致点云看起来“乱七八糟”，很难准确分辨真正的障碍物。雷达虽然能在雾雨里探测，但分辨率低，无法精确识别小物体或复杂地形细节。简单依赖单一类型传感器在山区是行不通的，必须把多种传感器组合起来，并让它们互相“校验”。

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为了能在山区自动驾驶，感知算法要能实时判断每个传感器的可信度，也就是说系统要知道哪些传感器当前更可靠，哪些可能在出错。不是所有时候都把每个传感器的输出平均起来，而是要根据环境自动调整权重。遇到雾天时，雷达权重上升；隧道里，激光雷达或惯导可能更可靠；光照极差时，视觉的权重下降。这样一来，整体感知的结果会更稳。还有一点非常重要，那就是感知系统要能把“不知道”也表达出来，当模型对某个检测没有把握时，输出高不确定性，控制模块就要据此减速、增加安全距离，或进入更保守的行为模式，而不是报出一个错误但自信满满的判断。

山地场景的样本稀少，很多特殊情况城市里根本看不到，训练感知模型的方式也需要据此调整。靠真实采集山区环境数据固然重要，但最好同时用高质量仿真生成极端场景做补充，让模型见得更多。域随机化、物理渲染和对抗训练都能把模型训练得更健壮。数据标注也要更严格，山路的路肩、泥土路与草地的边界往往模糊，标注规范必须细化，否则模型学到的是噪声。

定位与地图：信号断掉时怎么知道自己在哪儿？

山谷和峡谷里一定会遇到一个问题，那就是GPS信号会被山体遮挡、反射甚至完全丢失，这也就代表导航跑偏、车道判断错误、路径规划出错等问题会成为山区行驶的常态。为了应付这种情况，不能只靠卫星定位，激光雷达要配合已有的点云地图做匹配，可以在一段时间内提供较精确的位置，但前提是有更新及时的地图并且路况没有太大变化。视觉里程计（也就是用摄像头算位移）在短时间里也能顶上，但长时间会出现漂移，尤其在纹理单一或光照变化大的场景下，漂移情况会更为明显。

盘山公路，图片源自：网络

把上面提到的这些东西拼起来，就形成了一个多源融合的定位方案，卫星、激光地图匹配、视觉里程计、惯性测量（IMU）和车轮里程计同时工作。自动驾驶系统可以根据当前环境判断哪个来源可信，自动切换优先级。这里有一个非常需要注意的，就是把定位的不确定性反馈给上层决策，让车辆在定位不稳时自动降速或选择安全路线，而不是盲目保持常速。

为了让自动驾驶汽车在山区安全行驶，地图的角色也要重新定位。城市里常用的高精度车道级地图在山区维护成本高而且时效差，山体滑坡、路基塌陷、桥梁临时封闭这些事儿会频发。山区地图更应该侧重比如急弯、陡坡、经常滑坡的路段、隧道和桥梁位置等重要地物和危险点，而不是把每条车道都精确到厘米级别。此外，地图也要可快速更新，只有结合众包数据、无人机测绘和巡检车的定期采集，才能保持足够时效性。还有一点要再强调下，在山区环境下，地图应该被当成辅助信息，而不是绝对的真理。当实时感知和地图冲突时，系统要有规则判断谁更靠谱并据此调整行为。

行为决策与控制：坡度、急弯和对向车辆带来的复杂互动

人类驾驶员在山区驾驶时，主要做的就是看远、预判、提前减速等操作。自动驾驶系统也需要把这种思路嵌入到决策里。陡坡会影响车辆的动力和刹车性能，上坡需要更大扭矩，下坡则要谨慎使用再生与摩擦制动的配合，避免刹车过热。很多搭载智驾功能的车都是新能源汽车，新能源汽车在连续下坡的能量回收与电池温度管理上尤其要小心，回收过多可能导致电池电压或温度临界，这会触发限流，进而影响制动效果。

盘山公路，图片源自：网络

山区道路的弯道问题会更考验整体系统的协调能力。很多山路没有明确的车道线，或者车道很窄，有时对向车辆会占据一半车道。路径规划要把车体宽度、转弯半径、侧向安全余量和路肩状况都算进去，还要预留给对向车辆的缓冲空间。控制策略也要更强调平滑与可预测性，宁可选择提前减速，也不要临时急刹。车速规划不能只看当前视野，而要结合地形坡度、弯道半径和可能的障碍物出现概率来做预测。

在山区行驶时，与其他道路使用者的互动也更加复杂。拖车、行人、骑行者甚至牲畜都有可能出现在路上，且反应不可预测。决策系统在判断风险时需要偏向保守策略，出现异常情况就应当逐步降低速度并准备停靠。在山区行驶，自动驾驶系统应优先保证离线自救能力，也就是在没有网络的情况下也能安全应对大多数突发状况，这对于自动驾驶来说，技术要求会更高。

系统层面保障：冗余、能量和持续测试的重要性

把车开进山里，任何单点失效都可能带来严重后果。因此冗余设计至关重要。冗余不仅仅是备一个同型号的传感器，而是用不同原理的传感器互补，例如摄像头配激光雷达再配毫米波雷达，同时软件上运行不同算法做互相校验。发生分歧时，系统要能判断哪个结果更可信，并触发如减速、就近停车或提示人工接管等相应的安全策略。

能量管理在山区更为重要。长时间上坡会大量消耗电量，长下坡又会把能量回收到电池里，电池温度可能被拉高。电动车需要做好热管理和能量缓冲，确保在连续的坡道穿行后还有足够电量到达安全地带。车载计算平台的功耗也不能忽视，高算力芯片在长时间满负荷下会发热，山区空气流动性差或温差大都会影响散热效率，进而降低计算平台的可靠性。

如果想开拓山区的自动驾驶，测试和验证的工作量会明显加大。城市里覆盖的测试场景不能代表山区的长尾场景。必须在不同季节、不同天气、不同时间段进行大量真实道路测试，同时建立高保真仿真环境来补充极端却高风险的情况。仿真里要把风吹动树叶、落石概率、隧道出入口光照突变这些细节尽量模拟出来，让模型在安全的条件下“见识”这些场景。还要定期做如传感器同时受干扰、制动性能下降或定位漂移等场景的故障演练，检验系统的应急降级能力。

软件更新在山区也要特别谨慎。网络不稳定意味着远程更新失败的风险高，更新失败或半更新状态在车载安全关键软件中是不可接受的。这就需要在软件架构上做分层，核心安全功能采用严格的本地验证与回滚机制，只有在确认完整性和安全性的前提下才切换到新版本，用户体验类的更新可以在有稳定网络时再推送。

数据与模型：让系统“见多识广”比单纯搞大模型更重要

山区的样本属于“长尾”性质，很多极端情况在城市里很少见。单纯把模型做得更大并不能解决在山区行驶的问题，其关键点其实在于数据的广度和质量。要把采集车队安排到山里去，要采集覆盖不同的季节、不同的天气、不同的路况的数据，还要考虑雾霾、雪天、落叶季、路面湿滑等极端情况。

对于山区环境的标注工作会比城市环境要求更高。山区的路缘、护栏和临时标识物往往不标准，机器学习模型对这些模糊边界特别敏感。因此需要制定更严格的标注规则和复核流程，确保训练数据的语义准确。训练策略也应引入不确定性建模，让模型在遇到未见过的情况时输出较高的不确定性并触发保守策略，而不是输出有问题的高置信预测。

在线学习与增量更新能让系统在部署后持续进化。把车上采到的新数据经过人工或半自动标注、校验后用于模型微调，这样系统就能慢慢适应特定路段或区域的长期特性。但在线学习的引入必须非常谨慎，所有更新都要经过严格的安全评估与回归测试，避免把错误行为带回到大规模车队里。

怎么逐步推进？从可控场景开始，逐步放开边界

山区自动驾驶不是一蹴而就的事，正如高速到城市的辅助驾驶功能，其实经历了非常久的时间过渡与大量的实际测试，对于山区的自动驾驶，或许需要更长的时间周期。若想真的去实现山区的自动驾驶，比较靠谱的做法就是从限定场景、限定速度、限定天气的辅助驾驶开始，先把易出问题的场景切掉，再逐步扩展覆盖范围。比如先在白天、干燥、视线良好的山路上试运行，在这些条件下把定位、感知和控制的基础打牢。接着把复杂天气、夜间、狭窄路段等逐步纳入试验范围，每一步都通过数据和测试来验证系统的稳健性。

山区公路 ，图片源自：网络

远程支援、人工介入和安全停靠也应当设计为闭环的一部分。在网络可用时，车可以把状态上报到云端以便监控；在网络不可用或系统检测到高不确定性时，车辆要有本地化的安全策略，比如执行缓慢靠边、鸣笛警示或就近停靠等待人工干预等动作。把这些应急路径提前设计

最后的话

把自动驾驶带进山里，现在聊可能不太现实，但想让自动驾驶技术得到充分的发展，这一定是需要跨出的重要一步。但一定要记住，自动驾驶的发展一定要稳而慢，一定要把安全放在首位，只有做到这些，才可以慢慢去探索山区自动驾驶的可能。做技术要有耐心，更要尊重自然环境带来的不确定性。