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交警手势和红绿灯冲突时,智驾该如何决策?

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一辆开启辅助驾驶的汽车驶近路口,红灯还亮着,交警却示意车辆通行。

人类驾驶员一般能结合现场情况理解指挥。

但对智驾系统来说,遇到这种场景不只是识别一个手势,还涉及判断指令是否适用于本车,以及如何将指令转化为驾驶动作。

《中华人民共和国道路交通安全法》第三十八条明确规定,遇有交通警察现场指挥时,应当按照交通警察的指挥通行。

交通规则已经明确了现场指挥的效力,但智驾系统能否准确识别指挥内容、判断其适用对象,并据此作出合理决策,依旧有待讨论。


01

看见交警

系统能读懂手势吗?

智驾系统识别红绿灯,主要是判断信号灯的颜色、状态及其对应的通行要求。

但交警现场指挥则复杂得多,系统不仅要识别人体和手臂的动作,还要理解动作代表什么交通指令,以及这项指令针对哪一股车流。

譬如交警站在路口中央,面对不同方向的车辆作出指挥。

即使系统识别出了直行或停止的手势,也不能直接据此控制车辆。它还需要结合交警的身体朝向、站立位置、手臂动作和本车所在车道,判断这项指令是否适用于自己。

也就是说,智驾系统只是将手势分类正确还不够,还需要理解现场交通关系。

这也是交警手势识别与普通目标检测的区别。

目标检测主要解决画面里有什么、在哪里的问题,手势识别则进一步判断正在做什么的问题,而面向驾驶决策的系统还需要确定这个动作对本车意味着什么。

2026年7月,《浙江大学学报(工学版)》刊发了《面向自动驾驶的轻量化交警手势识别方法》。



研究团队基于YOLOv8n目标检测模型进行改进,在中国交警手势数据集上测试,模型参数量较基线减少44%,平均精度均值提升3个百分点,检测速度达到每秒294帧。



需要注意,这里的速度是论文实验条件下的模型检测速度,不代表从摄像头采集画面到车辆完成决策和制动的整车响应速度。

论文还指出,在其发表时,自动驾驶汽车尚无采用交警手势识别技术的应用案例。

这项研究说明,交警手势识别正在向轻量化和实时处理推进,但模型实验指标只是其中一个环节。

系统能否在真实路口判断指挥对象,并将识别结果用于驾驶控制,仍然需要在实际应用场景中验证。


02

车企有相关技术吗?

公开专利资料显示,比亚迪和长城汽车都曾提出过与交警手势识别相关的车辆控制方案。

这些案例不再局限于手势分类,而是进一步探索如何让识别结果参与车辆驾驶决策。

比亚迪于2018年提交、2020年公开的基于手势识别的车辆控制方法、系统及车辆专利,提出先通过车载摄像头识别车辆前方的人物,再判断其是否为交警;确认后进入交警手势识别模式,并根据识别出的手势生成车辆控制指令。

专利还描述了利用摄像头连续图像、激光雷达人体点云,或融合两者识别动作的技术方案。

其关键思路是先确认指挥者身份,再识别手势,最后生成驾驶指令,而不是看到类似手势就直接响应。



长城汽车2023年公开的基于手势识别的车辆控制方法、装置、车辆及存储介质专利,则提出先识别特定场景,例如车辆位于路口前方、前方没有车辆且有交警指挥,再启动交警手势识别,并结合车辆的自动驾驶信息作出控制决策。

也就是说,系统可以先判断当前场景是否需要启用这项能力,再处理交警手势,而不是在所有道路场景下都同等响应。

两项方案均反映出一个值得关注的技术方向,那就是交警手势识别不应只是独立的视觉功能,而应与场景识别、车辆状态和驾驶决策结合起来。

不过,公开专利描述的是技术方案,并不能证明相关功能已经在量产车型上落地,也不能据此判断其真实道路表现。


03

识别出指令

车辆就能直接走吗?

即使系统已经确认交警在指挥本车,也不能将手势识别结果直接等同于车辆执行命令。

识别、决策、轨迹规划和车辆控制之间,还需要完整的处理链路。

在采用模块化架构的系统中,感知模块需要输出交警的位置、姿态和手势等信息,决策模块再结合交通规则、车辆所在车道及周围交通参与者,判断车辆应当停车、等待还是通行,之后由轨迹规划和控制模块生成并执行具体动作。

不同系统的实现方式并不完全相同,但都需要处理从环境信息到实际驾驶行为的转换。



例如,交警已经示意车辆通过路口,但一名行人仍在穿越车辆的行驶路径。

此时,交警指令明确了交通组织要求,却不意味着车辆可以忽略眼前的碰撞风险。

系统还需要判断行人的运动趋势、车辆与行人的相对距离,以及当前是否存在安全的通行空间,再决定如何调整速度和轨迹。

因此,不能将红绿灯和交警手势简单理解成两种信号之间的二选一。

法律明确了现场指挥的通行规则,但技术系统还必须准确判断指挥对象,并将规则转化为符合当前道路条件的驾驶动作。

端到端系统可以把感知与决策更多地交由统一模型处理,但架构变化并不会自动消除这些要求。


04

判断不清时

系统应该怎么办?

真实的道路环境非常复杂,交警可能被公交车或货车遮挡,手臂动作可能处于变化过程中,逆光、雨雾和远距离成像也可能影响识别。

此时,系统需要判断自己是否有足够的信息确认指令,而不能仅凭一个模糊动作就开始通行。

如果无法确认交警是否在指挥本车,系统就不应仅凭不确定的手势贸然驶入路口;如果已经进入路口,或者车辆所处位置并不适合立即停车,也不能机械地把急停当成唯一安全策略。

具体动作应当根据车辆位置、速度、周围交通状况和系统能力决定。

因此,验证这项能力不能只看模型识别了多少种手势、测试集准确率有多高。

还需要测试交警被遮挡、指挥对象不明确、手势发生变化、其他车辆或行人没有及时让行等场景,并检查从识别到决策、规划和车辆执行的整个链路。

智驾最前沿以为,交警指挥与红绿灯发生冲突,检验的不是智驾能否认出一个手势,而是系统能否把交通规则、现场环境和车辆状态结合起来,形成可靠的驾驶决策。

从识别指令到真正执行,中间每一个环节都不能只靠单项识别指标来证明能力。

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