自动驾驶不是“一行代码开上高速”：聊聊感知、预测与决策这三大算法核心

大家好，我是 Echo_Wish。
今天咱聊一个**听起来很高大上，但本质特别“人性化”**的话题——
自动驾驶的算法核心：感知、预测与决策。

很多人对自动驾驶的理解，还停留在一句话：

“不就是 AI 开车吗？”

但如果你真拆开来看，会发现自动驾驶系统干的事，其实和人类司机一模一样：

1. 看清楚周围有什么（感知）
2. 猜一猜别人接下来要干嘛（预测）
3. 决定自己该怎么开（决策 / 规划）

只不过，人靠眼睛和大脑，
自动驾驶靠 传感器 + 算法 + 算力。

今天这篇，我不打算堆论文名，也不打算讲一堆公式，
就站在“工程 + 算法”的中间地带，用人话把这三件事讲清楚。

一、感知（Perception）：车要先“看得见”

如果说自动驾驶是个人，那感知系统就是它的眼睛和耳朵。

1️⃣ 自动驾驶都“看”些什么？

核心传感器无非三类：

• Camera（摄像头）：看颜色、看车道线、看红绿灯
• LiDAR（激光雷达）：量距离，构建 3D 世界
• Radar（毫米波雷达）：测速度、抗雨雪

感知算法的目标只有一句话：

把真实世界，变成计算机能理解的结构化数据。

比如：

• 这里有一辆车
• 那里有个行人
• 前方 30 米是红灯

2️⃣ 一个最典型的感知任务：目标检测

以摄像头为例，最常见的就是 目标检测。

简化版逻辑大概是这样：

# 假设使用深度学习模型做目标检测
image = load_image("front_camera.jpg")
detections = model.detect(image)

for obj in detections:
    print(obj.label, obj.bbox, obj.confidence)

输出可能是：

car [x1,y1,x2,y2] 0.92
pedestrian [x1,y1,x2,y2] 0.88
traffic_light_red [...] 0.95

这一步，相当于司机在心里默念：

“前面有车，右边有人，红灯亮了。”

3️⃣ 为什么“多传感器融合”这么重要？

现实世界是脏的：

• 摄像头怕黑
• 激光雷达怕雨
• 雷达分辨率低

所以自动驾驶几乎一定会做 Sensor Fusion：

Camera + LiDAR + Radar → 更稳定的世界模型

我一直觉得这点特别像人：

下雨天你会更依赖听觉，
晚上你会放慢速度。

自动驾驶也是一样。

二、预测（Prediction）：难点不在算力，在“人性”

如果说感知是“看清楚”，
那预测就是：

猜别人接下来要干嘛。

这一步，是真的难。

1️⃣ 预测的对象是谁？

• 前车会不会刹车？
• 行人会不会横穿？
• 旁边那辆车要不要变道？

你会发现，预测的对象 不是物体，而是“意图”。

2️⃣ 一个极简的轨迹预测示意

# 历史轨迹
history = [
    (x1, y1),
    (x2, y2),
    (x3, y3),
]

# 预测未来几秒的位置
future_path = trajectory_model.predict(history)

输出可能是多条路径：

Path A: 直行（概率 0.6）
Path B: 右转（概率 0.3）
Path C: 急停（概率 0.1）

注意这里的关键词：概率。

预测不是算命，
而是：

给出多种可能性，并标注风险大小。

3️⃣ 为什么预测是自动驾驶的“分水岭”？

说句掏心窝子的：

感知拼的是数据和模型，预测拼的是“对人类的理解”。

有些行为，你永远很难靠规则覆盖：

• 行人低头刷手机
• 老司机突然加塞
• 外卖小哥逆行

这也是为什么现在很多系统：

• 预测模块大量用深度学习
• 强调不确定性建模
• 宁愿“保守”，也不“激进”

三、决策与规划（Decision & Planning）：算法要为结果负责

终于来到最关键的一步：

我该怎么开？

1️⃣ 决策的本质：在约束下找最优解

自动驾驶的决策，本质上是在解一个优化问题：

• 不撞人（安全）
• 不闯红灯（规则）
• 不太慢（效率）
• 别太晃（舒适）

你会发现，这和人生选择一模一样 😂。

2️⃣ 一个简化的决策伪代码

candidates = generate_candidate_trajectories()

best_score = float("inf")
best_path = None

for path in candidates:
    cost = (
        collision_cost(path)
        + rule_violation_cost(path)
        + comfort_cost(path)
    )
    if cost < best_score:
        best_score = cost
        best_path = path

最终选出的那条路径，就是车“决定”要走的路。

3️⃣ 为什么决策不能只追求“最优”？

我见过一个很真实的 case：

• 系统为了效率
• 总是贴着安全边界走
• 理论上没问题
• 但乘客：“这车怎么这么吓人？”

后来他们加了一条规则：

“看起来像人开的车”

于是：

• 多留点安全距离
• 刹车更柔
• 转弯更保守

结果投诉直接下降。

👉 自动驾驶不是数学竞赛，是社会系统。

四、把三者连起来：这是一条“责任链”

用一句话总结三者关系：

感知负责看清世界，预测负责理解他人，决策负责对后果负责。

一旦出事，问题一定在链路上：

• 看错了？
• 猜错了？
• 选错了？

这也是为什么现在的自动驾驶系统：

• 日志巨细无遗
• 每一步都可回放
• 算法结果要可解释

五、我个人的一点感受

说点不那么技术的。

我一直觉得，自动驾驶最难的不是模型精度，
而是对“人”的敬畏。

你写的每一行代码，
都在替人类做决定：

• 该不该刹？
• 该不该让？
• 该不该赌？

所以真正成熟的自动驾驶系统，往往有一个共同点：

它们不激进，很“怂”。

但这种“怂”，
恰恰是工程成熟的表现。

六、最后总结一句

自动驾驶算法的核心，不是某一个模型，也不是某一篇论文，而是这条链路：

感知 → 预测 → 决策

任何一环偷懒，
最终都会在现实世界里被狠狠教育。

如果你真想入门自动驾驶，
我建议你先问自己一个问题：

“如果我是那辆车，我敢把命交给这套算法吗？”

想清楚这个问题，
你写出来的代码，
会完全不一样。