工作总结
发表时间：2026-03-152026年自动驾驶性能标定工程师工作总结。
今年大部分时间，我都在和两件事较劲：让车子的眼睛更准，让它的手脚更稳。眼下的项目总算跑通了城区导航辅助驾驶的全流程，回看这一年的测试数据，有两个案例像两根钉子一样扎在脑子里，不记下来总觉得缺了点什么。
第一个案例发生在去年十一月，我们在一段连续减速带路段做例行路测。车子开过去时突然点了两下刹车，那种感觉就像新手司机看到坑洼下意识踩踏板，但我们的融合算法明明已经滤掉了路面高频振动。回放数据时我把IMU和视觉信号叠在一起看，发现视觉把其中一条黄黑相间的减速带漏检了——那条减速带磨损严重，黑色部分和沥青几乎融在一起。IMU监测到三次垂向冲击，视觉只报了两条，系统里那条“颠簸路面舒适制动”的逻辑就被触发了。
问题不在单个传感器，而在它们俩“对不上账”。我们没急着去调视觉模型，而是在融合后处理层加了一个简单的状态机，记录过去0.5秒内IMU的垂向冲击次数，同时检查视觉报出的减速带数量。如果冲击次数≥2且视觉报出数＜冲击次数，就认为是连续减速带，强制抑制点刹。为了验证这个逻辑，我找了一段三公里长的测试路，里面有六组连续减速带，每组间隔二十米。我们跑了三十趟，涵盖晴天、阴天、傍晚，甚至专门挑了一天下小雨。修改前的点刹触发率是85%，修改后降到3%，而且那3%仔细看都是视觉完全没检出、IMU又误判的极端情况。但也发现一个问题：遇到真正的破损路面时，这个逻辑会抑制本该有的制动，所以我们又加了一个视觉置信度阈值——如果视觉在连续两帧里检出路面上有坑槽特征，即使报数少也允许制动。这一圈折腾下来，我最大的体会是：标定不是把每个传感器调到满分，而是让它们吵架时有个会劝架的裁判。
第二个案例的主角是一辆教练车。今年四月，我们的测试车在城市快速路上遇到旁边车道一辆教练车骑着线开，速度忽快忽慢，车身还左右摇摆。自车的反应很别扭——先是减速想拉开距离，又突然往左打了一把方向避让，整个过程像在纠结要不要超车。我们把那一段的数据拆开看，发现预测模块给这辆教练车打的标签一直是“车道内正常行驶”，决策模块就按标准障碍物处理，每次刷新路径都重新规划，导致轨迹频繁波动。
我们试过直接调高视觉对压线的敏感度，结果在隧道和弯道上引出一堆虚警，车辆动不动就减速变道。后来改成从行为层面做“学情分析”：在预处理模块里加了一个“骑线摇摆”软标签，触发条件是横向偏移量连续三帧超过0.3米且航向角变化大于2度/秒。然后修改了决策模块的轨迹规划参数，把时间窗口从3秒延长到8秒，同时把损失函数里横向加速度的权重从0.3调到0.7。这意味着车辆宁可多花0.5秒通过，也要把横向摆动控制在0.1g以内。我们在仿真环境里跑了四百组场景，又在实车上验证了五十公里，结果平均横向波动幅度降了40%，变道成功率没掉，但被加塞率从2%涨到3%——这就是代价。后来跟同事开玩笑，说我们不是在调参数，是在给车做性格塑造，让它学会对不同的交通参与者用不同的策略。
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这一年下来，我越来越觉得标定工程师像班主任，手里攥着一堆学生的成绩单，不能只看平均分，得盯着每个后进生的薄弱点。数据就是每天的作业，路测就是月考，那些反复出现的异常就是错题本。明年我打算把精力放在两个方向上：一是把“场景库”做得更细，把现在统计的三十几类典型场景继续拆解，比如把“压线行驶”再分成“长时间骑线”和“短时跨越”，给决策模块更细的指令；二是把“因材施教”的思路写进标定规范里，让不同风格的车在面对不同驾驶员时，能拿出对应的驾驶策略。毕竟路是活的，参数不能是死的。
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