在自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速演進(jìn)中，車(chē)輛能否精準(zhǔn)地遵循既定路徑行駛，是衡量系統(tǒng)成熟度的核心指標(biāo)之一。然而，無(wú)論是實(shí)驗(yàn)車(chē)型，還是已經(jīng)在城市道路上投入運(yùn)營(yíng)的無(wú)人駕駛出租車(chē)，偶爾會(huì)出一種異常的駕駛行為，那就是軌跡漂移。這種現(xiàn)象通常表現(xiàn)為車(chē)輛在直線(xiàn)行駛時(shí)產(chǎn)生細(xì)微的蛇形擺動(dòng)，或是在彎道處無(wú)法緊貼中心線(xiàn)，甚至在某些特定環(huán)境下出現(xiàn)顯著的橫向位移偏離。是什么原因?qū)е伦詣?dòng)駕駛汽車(chē)出現(xiàn)軌跡漂移？

傳感器固有特性與航位推算的累積誤差

自動(dòng)駕駛汽車(chē)之所以能夠知道自己在哪里，主要依賴(lài)于一套由全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)與慣性測(cè)量單元構(gòu)成的融合定位體系。這套體系在理想狀態(tài)下能夠提供厘米級(jí)的定位精度，但在復(fù)雜的物理世界中，誤差是不可避免的。衛(wèi)星信號(hào)在穿過(guò)大氣層、被高樓反射或在隧道中被徹底阻斷時(shí)，會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的精度波動(dòng)。當(dāng)衛(wèi)星信號(hào)因環(huán)境遮擋而失效時(shí)，車(chē)輛必須切換到航位推算的模式。這種模式主要依靠慣性測(cè)量單元中的陀螺儀和加速度計(jì)來(lái)推算車(chē)輛的位姿變化。

然而，慣性傳感器本身就存在無(wú)法逾越的物理局限。以微機(jī)電系統(tǒng)為基礎(chǔ)的慣性測(cè)量單元，其輸出的數(shù)據(jù)中不可避免地包含著隨機(jī)噪聲和零點(diǎn)偏移。在數(shù)學(xué)邏輯上，車(chē)輛的位置信息是通過(guò)對(duì)加速度進(jìn)行兩次時(shí)間積分得到的。這意味著，即使傳感器存在一個(gè)極小的、恒定的零點(diǎn)偏差，這個(gè)偏差在兩次積分的過(guò)程中也會(huì)隨時(shí)間呈平方量級(jí)迅速放大。這種現(xiàn)象在行業(yè)內(nèi)被形象地稱(chēng)為“溫漂”或“零漂”。對(duì)于中低成本的傳感器而言，在完全失去外部參考信號(hào)（如衛(wèi)星信號(hào)）的情況下，行駛短短幾百米，縱向漂移就可能達(dá)到數(shù)米之多。

為了對(duì)沖這種累積誤差，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)引入了高精地圖與傳感器特征匹配技術(shù)。車(chē)輛利用激光雷達(dá)或攝像頭掃描路邊的電線(xiàn)桿、交通標(biāo)志、車(chē)道線(xiàn)等特征，并將其與高精地圖中預(yù)存的精確坐標(biāo)進(jìn)行比對(duì)，從而像“找補(bǔ)”一樣修正航位推算的偏差。但這種方案在如空曠的戈壁路段或墻面平整的長(zhǎng)隧道等環(huán)境特征極其單一的場(chǎng)景中，匹配算法會(huì)因?yàn)槿狈ψ銐虻娘@著特征而失效，導(dǎo)致車(chē)輛的航位推算再次失準(zhǔn)。此外，如果高精地圖本身的測(cè)繪精度存在瑕疵，或者由于道路施工導(dǎo)致實(shí)地環(huán)境與地圖不符，這種匹配過(guò)程反而會(huì)引入新的干擾，誘發(fā)更顯著的軌跡漂移。

傳感器同步誤差與運(yùn)動(dòng)畸變的干擾

自動(dòng)駕駛車(chē)輛全車(chē)分布著多個(gè)不同頻率、不同原理的傳感器。攝像頭可能以每秒三十幀的頻率拍攝圖像，而機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)則以每秒十次的頻率掃描一周。如果這些傳感器捕捉到的信息在時(shí)間上沒(méi)有對(duì)齊，系統(tǒng)就會(huì)在錯(cuò)誤的時(shí)間、錯(cuò)誤的位置處理信息。舉個(gè)例子，當(dāng)車(chē)輛以每小時(shí)六十公里的速度行駛時(shí)，僅僅十毫秒的時(shí)間偏差就會(huì)導(dǎo)致十六厘米的空間位置誤差。如果感知模塊將一幀過(guò)時(shí)的激光雷達(dá)點(diǎn)云與當(dāng)前時(shí)刻的攝像頭圖像融合，系統(tǒng)就會(huì)誤判障礙物的實(shí)際位置，從而規(guī)劃出一條帶有偏差的軌跡。

為了確保所有傳感器都在同一個(gè)“時(shí)鐘脈沖”下工作，技術(shù)方案中引入了專(zhuān)門(mén)的時(shí)間同步協(xié)議。常見(jiàn)的做法是利用衛(wèi)星提供的秒脈沖信號(hào)作為基準(zhǔn)，通過(guò)專(zhuān)門(mén)的同步板卡，將全車(chē)傳感器的采集時(shí)刻控制在微秒級(jí)別的誤差內(nèi)。

即便解決了傳感器之間的時(shí)間對(duì)齊，單一傳感器內(nèi)部的運(yùn)動(dòng)畸變依然是一個(gè)棘手的問(wèn)題。以機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)為例，它生成一幀完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù)大約需要一百毫秒。在這短短的時(shí)間里，車(chē)輛并非靜止不動(dòng)，而是處于持續(xù)的位移和旋轉(zhuǎn)中。這意味著點(diǎn)云中第一束激光和最后一束激光掃描到的物體，實(shí)際上是在車(chē)輛處于不同姿態(tài)下獲取的。

如果不進(jìn)行去畸變處理，車(chē)輛眼中的世界就是扭曲的，原本筆直的車(chē)道線(xiàn)可能變成弧線(xiàn)，路邊的路燈柱可能發(fā)生傾斜。這種由于自身運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致的感知扭曲，會(huì)直接干擾定位算法對(duì)車(chē)輛真實(shí)位姿的估計(jì)。目前，主流的解決方案是結(jié)合慣性測(cè)量單元的高頻運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，對(duì)每一束激光的坐標(biāo)進(jìn)行補(bǔ)償，從而將扭曲的點(diǎn)云還原到真實(shí)的物理坐標(biāo)系中。但補(bǔ)償算法本身依賴(lài)于運(yùn)動(dòng)模型的準(zhǔn)確性，一旦車(chē)輛在顛簸路面發(fā)生劇烈抖動(dòng)，殘余的運(yùn)動(dòng)畸變依然會(huì)導(dǎo)致軌跡預(yù)測(cè)的微小晃動(dòng)。

輪胎力學(xué)特性與環(huán)境不確定性

在很多人的直觀理解中，自動(dòng)駕駛車(chē)輛的行駛軌跡是由算法計(jì)算出的幾何曲線(xiàn)。然而，汽車(chē)并不是一個(gè)可以在冰面上隨意滑動(dòng)的質(zhì)點(diǎn)，它受到復(fù)雜的物理學(xué)約束，尤其是輪胎與路面之間的相互作用。軌跡漂移在很多場(chǎng)景下，本質(zhì)上是車(chē)輛物理極限與算法簡(jiǎn)化模型之間產(chǎn)生了矛盾。

輪胎在高速轉(zhuǎn)彎時(shí)，由于橡膠的彈性形變，其實(shí)際滾動(dòng)方向與輪轂所指向的方向并不完全一致，這中間產(chǎn)生的夾角被稱(chēng)為側(cè)偏角。當(dāng)側(cè)偏角超過(guò)一定閾值時(shí)（通常在五到十五度之間），車(chē)輛就會(huì)進(jìn)入滑移狀態(tài)。雖然自動(dòng)駕駛系統(tǒng)會(huì)盡量避免極限漂移，但這種側(cè)偏現(xiàn)象是無(wú)處不在的。如果控制算法僅僅基于簡(jiǎn)單的幾何運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，即假設(shè)車(chē)輪指向哪里，車(chē)就往哪里開(kāi)，而忽視了輪胎的受力特性，車(chē)輛在過(guò)彎時(shí)就會(huì)因?yàn)橄蛐牧Σ蛔愣�向彎道外�?cè)“外拋”。這種由于忽視動(dòng)力學(xué)約束導(dǎo)致的誤差，在高速行駛和低附著路面（如雨雪天）下表現(xiàn)得尤為明顯。

除此之外，環(huán)境因素的波動(dòng)也為軌跡跟蹤增加了難度。路面的摩擦系數(shù)、車(chē)輛載荷的分布、甚至輪胎氣壓的微小差異，都會(huì)改變車(chē)輛的轉(zhuǎn)向特性。當(dāng)一輛滿(mǎn)載的自動(dòng)駕駛汽車(chē)在過(guò)彎時(shí)，其轉(zhuǎn)動(dòng)慣量遠(yuǎn)大于空載狀態(tài)，轉(zhuǎn)向響應(yīng)會(huì)變得更加遲鈍。如果控制算法無(wú)法實(shí)時(shí)感知這些參數(shù)的變化，并據(jù)此調(diào)整轉(zhuǎn)向力度，車(chē)輛就無(wú)法精準(zhǔn)地壓在規(guī)劃的軌跡線(xiàn)上。

自動(dòng)駕駛算法嘗試通過(guò)模型預(yù)測(cè)控制等手段，將這些物理約束納入優(yōu)化框架，通過(guò)在每一個(gè)計(jì)算周期內(nèi)模擬未來(lái)的運(yùn)動(dòng)趨勢(shì)，來(lái)預(yù)判并抵消側(cè)偏帶來(lái)的影響。但這種“未雨綢繆”的計(jì)算依賴(lài)于極高的模型精度，任何細(xì)微的模型失配都會(huì)在執(zhí)行層面轉(zhuǎn)化為軌跡的細(xì)微漂移。

執(zhí)行器延遲與通信時(shí)延的振蕩效應(yīng)

軌跡漂移的最后一個(gè)深層原因，隱藏在電子指令轉(zhuǎn)化為機(jī)械動(dòng)作的時(shí)間差里。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從發(fā)現(xiàn)偏差到完成修正，需要傳感器數(shù)據(jù)采集、算法識(shí)別、路徑規(guī)劃、控制指令生成，最后通過(guò)總線(xiàn)傳達(dá)給轉(zhuǎn)向執(zhí)行機(jī)構(gòu)等一系列操作。

執(zhí)行器的物理遲滯是這種延遲的主要來(lái)源。轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中的電機(jī)需要時(shí)間克服摩擦力來(lái)建立扭矩，液壓機(jī)構(gòu)需要時(shí)間建立壓力，這些機(jī)械層面的“拖泥帶水”意味著車(chē)輛在執(zhí)行決策時(shí)，其所依據(jù)的傳感器信息已經(jīng)是幾十甚至上百毫秒前的狀態(tài)了。這種延遲在控制理論中被稱(chēng)為“滯后”。如果控制系統(tǒng)對(duì)延遲缺乏預(yù)判，就會(huì)陷入一種惡性循環(huán)，即當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)車(chē)輛向右偏離時(shí)，發(fā)出向左打方向的指令，但由于動(dòng)作滯后，當(dāng)車(chē)輪真正轉(zhuǎn)向左側(cè)時(shí)，車(chē)輛可能已經(jīng)偏離得更多了。隨后，為了強(qiáng)力糾偏，系統(tǒng)又會(huì)給出一個(gè)更大的轉(zhuǎn)向角度，這又會(huì)導(dǎo)致車(chē)輛跨過(guò)中心線(xiàn)向左側(cè)擺動(dòng)。這種反復(fù)的“過(guò)度修正”和“修正不足”，在視覺(jué)上就表現(xiàn)為車(chē)輛在車(chē)道內(nèi)左右搖擺，無(wú)法形成平順的行駛軌跡。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通過(guò)采用狀態(tài)增廣和預(yù)測(cè)補(bǔ)償?shù)募夹g(shù)路徑來(lái)克服這種時(shí)延干擾。在控制算法中不僅考慮當(dāng)前的位姿，還將過(guò)去若干個(gè)周期發(fā)出的但尚未完全執(zhí)行完畢的控制指令也納入計(jì)算范圍。模型預(yù)測(cè)控制在這里再次發(fā)揮了關(guān)鍵作用，它不僅著眼于當(dāng)前的偏差，而是通過(guò)對(duì)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)車(chē)輛狀態(tài)的持續(xù)預(yù)測(cè)，提前發(fā)出轉(zhuǎn)向指令，從而在物理執(zhí)行的層面“填平”時(shí)間帶來(lái)的鴻溝。隨著計(jì)算平臺(tái)的升級(jí)和車(chē)載通信協(xié)議（如車(chē)載以太網(wǎng)）的應(yīng)用，系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸延遲也在被不斷壓縮，但這依然無(wú)法完全消除機(jī)械執(zhí)行件的物理瓶頸。

在軌跡漂移的問(wèn)題解決上，行業(yè)內(nèi)存在著不同的技術(shù)方案。以特斯拉為代表的方案傾向于利用大規(guī)模的端到端深度學(xué)習(xí)，通過(guò)海量的真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)讓模型學(xué)習(xí)如何應(yīng)對(duì)各種擾動(dòng)。還有一些廠家更側(cè)重于高精地圖與多傳感器融合的嚴(yán)密推導(dǎo)，通過(guò)精細(xì)的物理模型和閉環(huán)檢測(cè)來(lái)抵消誤差。這兩種方案也體現(xiàn)出不同的技術(shù)追求，是相信數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的直覺(jué)？還是依賴(lài)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)奈锢斫�模�?/p>

軌跡預(yù)測(cè)偏差與場(chǎng)景適應(yīng)性的挑戰(zhàn)

除了感知、動(dòng)力學(xué)和控制環(huán)節(jié)的誤差，軌跡漂移有時(shí)也源于規(guī)劃層面的決策。在復(fù)雜的城市交通中，自動(dòng)駕駛車(chē)輛需必須不斷預(yù)測(cè)周?chē)�行人和�?chē)輛的意圖。如果預(yù)測(cè)算法對(duì)側(cè)方車(chē)輛的變道意圖判斷失誤，或者在多個(gè)潛在避讓方案之間反復(fù)切換，就會(huì)導(dǎo)致規(guī)劃出的軌跡頻繁變更。

這種決策層的“猶豫不決”反饋到執(zhí)行層，就是車(chē)輛在短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生不自然的橫向擺動(dòng)，這種現(xiàn)象雖然在物理上不同于傳感器的零漂，但對(duì)乘客而言同樣是一種危險(xiǎn)的軌跡漂移。

特別是對(duì)于行人軌跡的預(yù)測(cè)，由于人類(lèi)行為的多模態(tài)特征，同一個(gè)位置的行人可能加速跑過(guò)馬路，也可能突然停下等待，預(yù)測(cè)模型需要給出多個(gè)可能的概率分支。當(dāng)不同的概率分支在極短時(shí)間內(nèi)發(fā)生權(quán)重反轉(zhuǎn)時(shí)，車(chē)輛的路徑規(guī)劃器就會(huì)被迫重寫(xiě)未來(lái)軌跡。

這種軌跡的劇烈跳變是導(dǎo)致自動(dòng)駕駛系統(tǒng)出現(xiàn)“機(jī)械感”和“不確定感”的重要來(lái)源。為了緩解這一問(wèn)題，交互感知算法被引入系統(tǒng)，它不僅觀察單一目標(biāo)，還試圖理解交通參與者之間的相互依賴(lài)關(guān)系，從而提供更穩(wěn)定、更符合人類(lèi)預(yù)期的預(yù)測(cè)路徑。

最后的話(huà)

自動(dòng)駕駛的軌跡漂移，可以說(shuō)是各種系統(tǒng)誤差層層疊加的結(jié)果。它從傳感器本身的微小誤差開(kāi)始，在時(shí)間與空間對(duì)齊的細(xì)小偏差里逐漸放大，又受到輪胎抓地力與地面摩擦的實(shí)際物理限制，最后在控制系統(tǒng)不可避免的延遲中被體現(xiàn)出來(lái)。隨著傳感器越來(lái)越準(zhǔn)、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型越來(lái)越貼近真實(shí)，加上預(yù)測(cè)控制算法能看得更遠(yuǎn)，這種漂移正在被一點(diǎn)點(diǎn)減小。但只要車(chē)還在真實(shí)世界里跑，克服漂移就始終是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域一個(gè)核心的技術(shù)難題。

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       原文標(biāo)題 : 自動(dòng)駕駛汽車(chē)為什么會(huì)發(fā)生軌跡漂移？