2025自动驾驶技术趋势

2025年自动驾驶技术继续快速发展，本文总结主要技术趋势

引言

2025 年自动驾驶技术继续快速发展，本文总结主要技术趋势。

1. 端到端自动驾驶 (E2E AD)

从规则到数据驱动

传统方法：
感知 → 预测 → 规划 → 控制（模块化）

端到端：
传感器输入 ──────────────────> 控制输出（神经网络）

关键技术

Transformer 架构：统一多模态感知
蒸馏技术：大模型压缩到车载芯片
世界模型：理解物理世界规律

2. 传感器融合

多传感器时间同步

// 伪代码：多传感器融合
struct 融合帧 {
    时间戳 timestamp;
    相机帧 camera_frame;
    激光点云 lidar_pointcloud;
    雷达目标 radar_targets;
    导航数据 gnss_imu;
};

融合帧 同步传感器(std::vector<传感器> sensors) {
    // 找到最近时间戳
    时间戳 target = find_median_timestamp(sensors);
    
    // 时间补偿
    for (auto& s : sensors) {
        s.compensate(target - s.current_timestamp);
    }
    
    return 融合帧(sensors);
}

前融合 vs 后融合

方案	优点	缺点
前融合	信息损失少	计算复杂
后融合	模块独立	精度损失

3. 城市NOA (Navigate on Autopilot)

城市NOA技术栈

┌─────────────────────────────────────┐
│           城市NOA架构               │
├─────────────────────────────────────┤
│  感知系统                           │
│  ├─ 相机 (8-12个)                  │
│  ├─ 激光雷达 (1-3个)               │
│  ├─ 毫米波雷达 (5个)               │
│  └─ 超声波 (12个)                  │
├─────────────────────────────────────┤
│  定位系统                           │
│  ├─ 高精地图 HD Map               │
│  ├─ SLAM 定位                      │
│  └─ GNSS/RTK                       │
├─────────────────────────────────────┤
│  规划系统                           │
│  ├─ 行为预测                       │
│  ├─ 路径规划                       │
│  └─ 轨迹优化                       │
├─────────────────────────────────────┤
│  控制系统                           │
│  ├─ 横向控制                       │
│  └─ 纵向控制                       │
└─────────────────────────────────────┘