自动驾驶中GOD的关键作用与挑战
在现实复杂的交通环境中，诸如掉落的货箱、倒塌的围栏、突然出现在车道上的大块塑料布、动物、临时摆放的工具箱、被雨水反光遮盖的塑料膜，甚至是形态各异的残骸等，都会对自动驾驶系统构成威胁。这些物体虽未被提前归类为“已知”类别，却在实际驾驶场景中频繁出现，无法被忽略。
通用障碍物检测（GOD）的核心任务，就是将障碍物识别能力拓展到“通用”层面。它不仅要识别已知的目标物，还需尽可能识别出训练数据中未涵盖的异常物体。这种能力为后续的跟踪、预测与路径规划提供关键的安全依据。
换句话说，GOD不仅要识别“这是行人”或“这是车辆”，还必须在不同光照、天气和速度条件下，精准判断“前方存在实体障碍，可能影响行驶安全”。在城市复杂路况、临时施工路段和恶劣天气等场景中，这种能力尤为关键。自动驾驶系统不能仅依靠识别少数几种标签来保障安全，必须对未知和潜在危险保持高度敏感。
GOD的工作原理
GOD并非依赖单一传感器，而是融合多种输入源，常见的包括摄像头图像和激光雷达点云，有时也会结合毫米波雷达或超声波传感器。摄像头对语义和纹理信息敏感，而激光雷达则能提供高精度的三维几何信息。
一个成熟的GOD系统，其核心任务是整合多传感器信息，并输出一组统一的“候选障碍物”描述。这些障碍物可以以边界框、分割掩码或鸟瞰图下的占据栅格形式表达。此外，每个候选障碍物还会携带一系列属性，包括置信度（是否为有效障碍物）、速度估计（其运动速度）、类别概率（如果可以识别）和不确定性评估（对判断的可靠性评分）等。
部分GOD系统沿用传统的检测架构，如先通过卷积或Transformer提取特征，再通过检测头输出边界框与类别信息。与传统检测不同的是，GOD更强调两个方面：一是处理“开放集合”问题，即识别那些未被训练过但对系统至关重要的物体；二是增强对小物体、透明物体、反光物体及部分遮挡物的鲁棒性。为了实现这些目标，通常会引入异常检测模块、输出分割式掩码，或融合几何一致性校验（如将激光雷达深度投影与相机检测结果进行比对，发现不一致时提高关注度）等策略。
时间维度在GOD中同样重要。它不会仅凭单帧图像做出判断，而是结合时序信息，通过运动一致性跟踪，既能滤除临时误检，也能维持那些短暂被遮挡但已出现在车辆轨迹上的物体。
GOD的核心技术与实现细节
GOD可以基于一阶段或两阶段检测器实现。一阶段检测器（如RetinaNet、CenterNet、FCOS）直接预测目标的位置与类别，而两阶段检测器（如Faster R-CNN）则先生成候选区域，再进行精细分类与调整。近年来，Transformer架构（如DETR）也逐渐被引入障碍物检测领域，尽管其在建模全局上下文方面有优势，但实际部署中仍需权衡计算成本与训练速度。
在骨干网络设计方面，视觉输入常使用ResNet、EfficientNet等高效模型提取特征。为适配车载芯片的算力限制，也会采用MobileNet、GhostNet等更轻量的结构。而激光雷达点云的处理方法，则包括基于体素的三维卷积、PointNet系列方法，以及近年来更高效的稀疏卷积架构。
GOD不仅要优化定位与分类精度，还需引入专门的异常检测损失函数，以提高对未见类别的识别能力。一些方案中，采用对比学习或自监督预训练，使模型掌握“正常背景”的分布，从而更容易识别偏离分布的物体。另一种思路则是将检测任务拆分为两部分：常规类别检测使用交叉熵或Focal Loss优化，而“通用物体存在性”则通过自监督异常评分或重建误差来建模。
训练数据对GOD性能至关重要。仅依赖现有行车数据集远远不够，还需引入稀有样本、合成数据或仿真生成的异常场景进行扩展。常用的数据增强手段包括随机遮挡、颜色扰动、光照变化与几何畸变等。更高级的做法是结合图像与激光雷达点云生成的稠密深度或鸟瞰投影，以几何一致性监督提升对透明或反光物体的检测能力。
尽管GOD技术不断演进，但其评估体系不能简单沿用传统目标检测中的mAP、IoU或召回率等静态指标。GOD必须考虑漏检和误报带来的实际风险。漏检一个箱子可能导致碰撞事故，而误报则可能引发无必要的紧急制动，不仅影响乘坐体验，也可能引发后方车辆的连锁反应。因此，GOD评估体系应融合如“安全临界距离”或“碰撞时间”等动态指标。
GOD在实际部署中面临的挑战
将GOD应用至真实车辆，面临诸多现实挑战。传感器本身存在局限：摄像头在夜间或逆光条件下性能下降，激光雷达对透明物体不敏感，毫米波雷达对小物体分辨率有限。因此，多传感器融合是关键策略。若摄像头检测到有纹理但雷达无回波的物体，系统不会立即判定为障碍，而是将其标记为“高不确定性”，交由后续跟踪和规则模块持续观察。
同时，系统也会结合场景上下文判断。例如，在施工区域，可依据高精地图或地理数据库提高检测敏感度。由于现实交通环境高度开放，长尾问题层出不穷，实际道路上的物体种类和形态远超训练集覆盖范围。因此，扩展训练集、对稀有场景进行标注与加强采样，以及采用自监督、无监督方法建立“正常世界”模型，是提升检测能力的重要方向。
此外，车辆在高速行驶时，检测延迟需控制在几十毫秒内，而车载计算平台（如车规级SoC）的算力受限。为实现GOD稳定运行，必须进行大量优化，包括模型压缩、量化、使用高效算子加速推理、任务调度至专用加速器，以及系统级优先级管理。当计算资源紧张或传感器异常时，系统还需具备降级策略，如降低车速、增大安全距离或切换至远程人工监控。
一个合格的GOD系统不仅要通过标准测试集验证，还需具备对对抗攻击（如贴纸干扰）、光学失真和部分传感器失效的鲁棒性，并明确降级处理机制。因此，大规模仿真测试和现实故障样本回放，成为验证系统鲁棒性的重要手段。