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术语定义典型示例Agent具有动态性与交互性的道路参与者#xff0c;其行为需被预测并影响自车决策。行驶车辆、行人、自行车、临时停止的出租车静态障碍物固定不动且无自主行为的物体#xff0c;仅需几何避让#xff0c;无需行为预测。路灯、路沿、建筑物、…一、核心概念定义
术语定义典型示例Agent具有动态性与交互性的道路参与者其行为需被预测并影响自车决策。行驶车辆、行人、自行车、临时停止的出租车静态障碍物固定不动且无自主行为的物体仅需几何避让无需行为预测。路灯、路沿、建筑物、消防栓静止物体当前速度为零的物体可能是临时停止的 Agent 或真正的静态障碍物需二次判断。等红灯的车辆Agent、倒塌的树静态障碍物 关键区别 动态性Agent 会运动或具有运动潜力静态障碍物永久固定。交互性Agent 的行为与自车存在博弈静态障碍物只需绕行。 二、感知模块Perception的输出与处理
1. Detection检测阶段
输出场景中所有可识别物体的边界框 类别标签包括 Agent、静态障碍物、背景物体。不区分动态/静态检测仅识别物体存在性如“车辆”“行人”“电线杆”。
2. 关键后续处理
步骤功能区分 Agent 的关键作用分类确认物体类别车/人/树等初步筛选车辆、行人等属于候选 Agent。跟踪Tracking跨帧关联目标计算运动状态速度、轨迹核心依据动态物体 → Agent静止物体 → 静态障碍物或临时 Agent。地图融合结合高精地图过滤已知静态物体排除固定障碍物如交通牌。
✅ 结论 Detection 输出包含所有物体但只有动态且需交互的目标被归类为 Agent。 三、跟踪模块Tracking的输出逻辑
1. Tracking 的核心任务
输入Detection 输出的所有物体。处理 为每个物体分配 唯一ID关联连续帧中的同一目标。估计 运动状态速度、加速度、轨迹历史。 输出所有被跟踪物体的列表含动态 Agent、静态障碍物、临时静止物体。
2. Tracking 输出 ≠ Agent
跟踪目标类型是否属于 Agent原因持续运动的车辆/行人✅ 是动态且需交互预测。临时静止的车辆✅ 是可能随时启动如等红灯需行为预测。永久静态物体如路灯❌ 否无运动能力仅需避让几何位置。误检背景如飘动的塑料袋❌ 否通常在后续模块过滤。
✅ 结论 Tracking 输出包含所有被跟踪目标但仅动态且有交互需求的物体被系统标记为 Agent。 四、系统级处理流程
graph TDA[Detection] --|“所有物体”| B[Tracking]B --|“跟踪目标列表”| C{动态性分析}C --|动态物体| D[Agent]C --|静态物体| E[静态障碍物]D --|送入预测模块| F[行为预测 交互决策]E --|送入规划模块| G[几何路径避让]为何如此设计
资源优化预测模块只需处理关键 Agent减少算力消耗。功能分离 Agent → 预测意图 博弈交互如让行、超车。静态障碍物 → 几何避障如绕开路桩。 状态切换处理跟踪模块持续监控“静止物体”避免漏跟临时停止的 Agent如车辆突然启动。 五、总结Agent 的最终判定条件
一个物体被系统认定为 Agent需同时满足
动态性当前运动或具有潜在运动能力如停着的车。交互性其行为可能影响自车安全或效率如行人可能横穿马路。跟踪持续性在多帧中被稳定跟踪并排除误检。 静态障碍物只需满足 → 位置固定 无行为意图。 六、实际案例
场景Detection 输出Tracking 输出最终类型处理逻辑行驶中的摩托车“自行车”ID103, 速度30km/hAgent预测轨迹决策是否超车。路边消防栓“柱状物体”ID205, 速度0静态障碍物规划避让路径。临时停靠的快递车“车辆”ID301, 速度0Agent预测开车门或起步准备刹车。被风吹倒的广告牌“大型物体”ID404, 速度0静态障碍物标记为临时障碍物并绕行。 结语 在自动驾驶系统中Agent 与静态障碍物的区分本质是动态交互性与静态确定性的分离。感知与跟踪模块通过层层过滤将原始检测目标转化为两类不同处理对象
Agent → 行为预测与博弈决策的核心静态障碍物 → 环境结构中需避让的几何实体。 这种分层处理机制是实现安全、高效、拟人化自动驾驶的关键基础。
