低速自動駕駛技術(shù)作為自動駕駛領(lǐng)域的重要分支，主要應(yīng)用于封閉或半封閉場景（如園區(qū)、港口、廠區(qū)、機場等），其核心特征是行駛速度低（通常≤30km/h）、環(huán)境復(fù)雜度可控、安全冗余要求高。與高速自動駕駛相比，低速場景雖減少了高速避障、長距離規(guī)劃等難題，但在環(huán)境感知精度、近距離動態(tài)障礙物處理、人機交互安全性等方面有其獨特技術(shù)要求。本文將從系統(tǒng)架構(gòu)出發(fā)，詳細解析低速自動駕駛的核心原理與關(guān)鍵技術(shù)。

環(huán)境感知：近距離高精度感知體系

低速自動駕駛的環(huán)境感知系統(tǒng)需實現(xiàn)對 0-50 米范圍內(nèi)障礙物、車道線、交通標識及地面紋理的精準識別，其技術(shù)選型與高速場景有顯著差異：

多傳感器融合方案是低速感知的核心。激光雷達（LiDAR）通常采用 16 線或 32 線配置，雖較高速場景的 128 線激光雷達成本更低，但通過高頻掃描（10Hz 以上）確保對近距離（≤20m）障礙物的點云密度（≥100 點 /㎡），可精準識別行人、小型車輛、錐桶等低矮目標。攝像頭則以廣角鏡頭（視場角≥120°）為主，配合畸變校正算法，解決近距離物體成像畸變問題，重點用于識別交通標志（如限速、讓行）和地面引導(dǎo)線。超聲波傳感器作為補充，在 0-5m 范圍內(nèi)提供厘米級測距精度，特別適用于車庫、狹窄通道等激光雷達易受遮擋的場景。

感知算法的適配性優(yōu)化體現(xiàn)了低速場景的特點。針對園區(qū)內(nèi)頻繁出現(xiàn)的行人與車輛混行情況，目標檢測算法（如 YOLO、Faster R-CNN）需強化對部分遮擋目標的識別能力，通過上下文信息（如行人姿態(tài)、車輛輪廓完整性）提升檢測置信度。語義分割算法則專注于地面區(qū)域劃分，將場景分為可行駛區(qū)（道路、空地）、障礙區(qū)（綠化帶、墻體）和動態(tài)區(qū)（行人、移動車輛），為路徑規(guī)劃提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

傳感器校準機制尤為關(guān)鍵。低速場景中傳感器安裝位置較低（如車輛底盤、機器人腰部），易受振動、溫度變化影響，需通過在線校準算法實時修正外參偏差。例如，利用地面特征點（如井蓋、斑馬線）作為校準基準，當(dāng)激光雷達與攝像頭的檢測結(jié)果出現(xiàn)超過 3cm 的偏差時，自動觸發(fā)參數(shù)修正，確保多傳感器數(shù)據(jù)在同一坐標系下的一致性。