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自动驾驶中的场景理解与细粒度分类.docx
资料介绍
自动驾驶中的场景理解与细粒度分类
一、引言
场景理解是自动驾驶感知系统的"认知升级"——它不仅回答"场景中有什么物体"，更进一步回答"这是一个什么样的场景"以及"在这样的场景下应该怎样驾驶"。一个十字路口，是否有信号灯控制？是规则路口还是无管制路口？路面是干燥还是湿滑？前方是学校区域还是商业区？这些场景级的理解结果直接输入决策规划模块，用于调整驾驶策略——在学校区域降低速度、在湿滑路面增大跟车距离、在无管制路口采取更保守的通行策略。细粒度场景分类将驾驶环境划分为数百乃至数千种精细类别，为决策系统提供场景感知的先验上下文。2025至2026年间，基于Transformer的场景分类器在分类粒度和泛化精度上达到了实用化水平，开始大规模应用于量产智驾系统。
二、场景理解的层次结构
第零层：元素级感知。 元素级感知回答"有什么"的问题——检测到行人、车辆、车道线、交通标志、信号灯、障碍物等。这是传统的感知模块的输出结果，构成场景理解的基础信息层。
第一层：结构级理解。 结构级理解回答"结构怎样"的问题——当前道路是几车道、车道宽度如何、是否有中央隔离带、路口有几个出口、各出口的方向和车道对应关系。BEV感知架构输出的车道拓扑结构和路网关系构成了结构级理解的核心内容。华为ADS的BEV感知模块在输出目标检测结果的同时，同步输出道路拓扑的高精结构化描述。
第二层：语义级理解。 语义级理解回答"意义是什么"的问题——当前是高速路还是城市道路、是否有施工区域、天气状况如何、路面附着条件怎样、周围的交通密度是高是低。语义级理解通过场景分类器将全局场景映射到预定义的场景类别空间中。小鹏XNGP的场景分类器支持超过200种细粒度场景类别，覆盖高速、城区、泊车、乡村等四大类主场景下的所有典型子场景。
第三层：意图级理解。 意图级理解回答"将发生什么"的问题——前车的减速是因为前方拥堵还是为了变道、路口的行人是在等车还是准备横穿、交警的手势是示意停车还是通行。意图级理解融合了社会感知和行为预测的结果，将场景理解从"当前的静态描述"升级为"未来的动态预判"。
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