摘要：尊敬的乘客，您好。我是华为汽车自动驾驶团队的一名工程师。在日常研发中，我们经常被问到：“这车是怎么自己看懂红绿灯的？” 这看似简单的“一眼判断”，背后实则融合了感知、定位、决策等一系列精密技术。今天，就让我为您深入解析这一过程背后的原理。
尊敬的乘客，您好。我是华为汽车自动驾驶团队的一名工程师。在日常研发中，我们经常被问到：“这车是怎么自己看懂红绿灯的？” 这看似简单的“一眼判断”，背后实则融合了感知、定位、决策等一系列精密技术。今天，就让我为您深入解析这一过程背后的原理。
分辨红绿灯是一个典型的“感知-定位-决策”过程，它不仅仅是“看见”那么简单，而是一个多技术融合的复杂系统。其核心原理可以概括为：通过高性能传感器（主要是摄像头和激光雷达）采集原始数据，再经由强大的AI算法进行图像识别和目标检测，并融合高精度地图和定位信息进行验证和补偿，最终由决策系统做出正确的驾驶行为。
下面我将为您拆解这个过程的每一步。
这是整个流程的基础。车辆依靠多种传感器来感知周围环境，就像人的眼睛和耳朵。
摄像头：主力传感器作用：这是识别红绿灯最主要、最直接的传感器。因为摄像头可以捕捉颜色和形状信息，这是分辨红绿灯状态（红、黄、绿）和类型（圆形、箭头、数字倒计时）的关键。配置：华为ADS（Autonomous Driving Solution）系统通常会配备多个前置摄像头，包括：长焦摄像头：用于提前很远（例如200米以上）发现和识别红绿灯，为系统预留充足的决策和减速时间。主摄像头：负责中距离的稳定识别。广角摄像头：覆盖更广的视野，确保在路口大转弯时也能捕捉到侧方的信号灯。挑战：摄像头易受环境光线（如逆光、黄昏、强光眩光）、天气（雨雪遮挡）和物体遮挡（前车、树木）的影响。激光雷达：关键冗余和辅助传感器作用：激光雷达不直接“看”颜色，但它能生成高精度的3D点云图。它的作用非常关键：定位辅助：通过匹配点云和高精地图，可以精确知道车辆自身的位置，从而提前预知“前方某个位置应该有一个红绿灯”。结构判断：即使摄像头因强光看不清颜色，激光雷达也能通过3D结构判断出那里有一个“类似红绿灯的杆状物+灯箱结构”。抗干扰：激光雷达主动发射激光，受环境光线影响较小，在逆光等恶劣条件下为视觉系统提供重要补充。华为的优势：华为自研的激光雷达技术（如96线及以上激光雷达）提供了极高的分辨率和探测距离，这对于识别远处小尺寸的红绿灯至关重要。传感器获取原始数据后，需要交给“大脑”——计算平台和AI算法进行处理。
深度学习与神经网络：我们会在云端用数百万张甚至上千万张标注好的红绿灯图片（包括各种天气、各种角度、各种国家的灯）来训练一个深度神经网络模型。这个模型会被部署到车端的计算平台（如华为的MDC计算平台）上。当摄像头捕捉到图像后，算法会进行以下步骤：目标检测：首先在复杂的图像中找到可能包含交通灯的区域（Region of Interest, ROI）。例如，一个在空中、在杆子上的圆形或箭头形物体。图像分类：对截取出的区域进行精细识别，分类出它是红灯、绿灯、黄灯，还是非灯物体（如霓虹灯招牌）。语义分割：更进一步，识别出灯上的具体图案，是圆形通行灯，还是左转箭头灯，抑或是行人指示灯。时序信息处理：红绿灯是状态随时间变化的物体。算法不仅会分析单帧图像，还会分析一个时间序列的图像。这有助于解决瞬时误判。例如，一帧图像因为抖动模糊了，可能认错，但连续10帧都显示是绿灯，系统就能非常确定当前是绿灯状态。这对于识别闪烁的黄灯或绿灯倒计时也非常重要。这是确保万无一失的关键一步，也是华为等顶级方案商的技术壁垒。
高精度地图：车辆的高精度地图里，提前标注了所有路口的红绿灯的精确经纬度坐标、高度、管辖的车道信息。当车辆通过GNSS+IMU+激光雷达点云匹配等技术，知道自己在地图中的厘米级位置时，它就会提前知道：“在我的正前方127米，高度5.8米的地方，有一个红绿灯，它负责管理我当前所在的车道。”这带来了巨大优势：缩小搜索范围：算法不用在全图像里“大海捞针”式地搜索红绿灯，可以直接去预定位置附近寻找，大大提升了识别速度和准确率。解决歧义：在复杂路口，可能有多组红绿灯（比如针对不同车道）。高精地图告诉系统应该关注哪一个，避免了“看错灯”的致命错误。传感器融合：中央计算平台会融合摄像头和激光雷达的数据。案例：摄像头说“A位置看到一个绿色圆形灯”，激光雷达说“A位置确实检测到一个标准红绿灯结构”，高精地图说“A位置确实存在一个红绿灯”。三者交叉验证，置信度达到99.99%，系统才会采信。如果只有摄像头看到了颜色，而激光雷达和高精地图没在该位置发现结构，系统可能会将其判定为干扰物（如广告牌），从而忽略它。最终，感知和定位的结果被送给决策规划模块。
系统根据识别出的红绿灯状态（红灯、绿灯）、类型（是否是指向箭头灯）以及自身的车道信息，做出决策：继续通行、减速、还是在停止线前停车。控制模块会执行决策，通过线控系统（线控刹车、线控油门）让车辆平稳、舒适、准确地完成相应动作。总而言之，自动驾驶分辨红绿灯不是一个单一技术，而是一个融合了视觉感知、深度学习、高精地图和多传感器融合的系统工程。
华为方案的核心优势体现在：
强大的传感器硬件：尤其是自研的激光雷达，提供了超越纯视觉方案的冗余和安全保障。“感知-地图”紧密耦合：利用高精地图先验信息，极大提升了识别的准确性和可靠性，解决了“看错灯”的核心痛点。全栈自研能力：从传感器（激光雷达、摄像头）到计算平台（MDC），再到算法和高精地图，华为拥有全栈技术，可以实现深度的协同优化，发挥整个系统的最大效能。希望这个详细的解释能帮助您理解自动驾驶是如何完成“看红绿灯”这个对人类来说轻而易举、对机器却极其复杂的任务的。这背后是无数工程师在算法、硬件和系统集成上的不懈努力。
来源：好奇寶寶
