领域：学术论文 · 应用学科

在自动驾驶系统的设计与实现领域，“实时性”不仅仅是一个技术指标，更是关乎道路安全与系统可靠性的生命线。在高度动态的交通环境中，任何微秒级的延迟都可能在毫米级距离上转化为灾难性的后果。为了剖析这一挑战，研究者们将实时性瓶颈归纳为四个关键环节——传感器采集、数据预处理、决策推演与运动控制——并从架构深度、算法复杂度、硬件约束及通信拓扑四个维度展开多层次剖析。
首先，传感器层面面临的首要难题在于多源异构数据的同步与融合。激光雷达通常以每秒数十万次帧率捕捉三维点云，但其数据量体量在高分辨率模式下可轻易突破数十GB/s；相机则以高帧率获取二维图像，并配合全景拼接与深度估计，但其网络带宽与显存吞吐能力常常成为制约因素；毫米波雷达提供了优异的抗干扰性能，却在感知精度及点云稠密度方面逊色于LiDAR。如何在毫秒级时间窗口内对上述异源数据进行时空校准、噪声滤除与特征提取，并保证各传感器数据的时间戳误差不超过1 ms，是系统设计的首要攻坚点。
进入数据预处理阶段，传统的批量化滤波与卡尔曼滤波算法因其多次迭代及矩阵运算开销，被逐渐替换为能够并行执行的滤波网络或轻量化的稀疏滤波变体。例如，基于张量分解技术的三阶滤波网络能够将卡尔曼增益矩阵压缩为低秩近似，从而将运算复杂度从O(n³)降低至O(n² log n)，在保留滤波精度的前提下缩减延迟。但同时，这类方法对系统总体误差累积效应的鲁棒性提出了更高要求，任何压缩近似误差都可能在后续决策层面被放大。
决策推演环节的核心难点则在于如何在有限的计算预算内，完成对复杂场景中多主体交互、道路拓扑及交通法规的同步评估。经典的基于马尔可夫决策过程（MDP）的路径规划算法，需要在每个离散时间步对潜在动作序列进行回溯搜索，其时间复杂度呈指数爆炸。研究者们引入了分层决策框架，将全局路径规划与局部运动规划解耦，并在高层采用粗粒度的图搜索、A*变体或基于采样的快速随机树算法，而在低层则构建基于深度强化学习的策略网络，以实现对最近时域内避障与车道保持的实时优化。然而，这种分层结构在节点切换时会引入架构中断，若缺少精细的同步机制，就会在决策链条中留下“盲区”，导致短时内无法响应突发事件。
在运动控制层面，工业界普遍采用模型预测控制（MPC）算法，但其需要在线求解约束最优化问题，而这类问题通常伴随高维非线性函数求导与二次规划（QP）迭代。为了加速求解过程，研究者借助自适应步长策略与多项式逼近技术，将QP子问题近似转化为一阶优化，即可将控制指令计算时延压缩至1–2 ms。但在面对高马力动力学系统或复杂路面摩擦系数变化时，模型误差对MPC的稳定性提出了新的挑战，需要在软实时环境中增加冗余检查与最坏情况回退机制，以避免因求解超时而导致的控制失效。
硬件层面的优化同样不可或缺。随着硬件加速器的多样化，FPGA、ASIC 与 GPU 在灵活性、功耗与吞吐量上各有千秋。研究团队提出了基于FPGA内置DSP单元的异构多核协同调度框架，该框架将高频率的卷积神经网络（CNN）推理任务映射至FPGA的流水线结构中，而将稀疏矩阵运算与图神经网络推理托付给GPU并行线程。此种交叉调度策略不仅提升了硬件利用率，也使得整体处理延迟在不牺牲精度的前提下下降了近40%。不过，异构计算环境下的任务分配与负载均衡依然是一个NP难题，任何调度错误都可能将过载风险转嫁至系统薄弱环节。
在通信与拓扑优化方面，车路协同（V2X）与边缘计算的深度融合正逐步改变未来出行的实时性格局。通过在关键路口部署边缘服务器，车辆可以将部分感知与决策任务外包给最近端的边缘单元，以获得更低的通信时延与更高的带宽保障。同时，为了防止网络拥塞引发的丢包与延迟抖动，研究者引入了迭代式传输冗余机制，即在关键帧或决策结果传递时，同时采用多路径传输协议与前向纠错（FEC）编码，以确保在丢包率达到1%时仍能将端到端时延控制在5 ms以内。
针对极端场景与突发工况，异步迭代调整机制被提出并投入小规模实车测试。该机制允许在主决策链路中断或信息不完整时，启动后备策略——包括基于经验库的保守行为决策与利用模式识别的短时预测——以维持车辆在三秒内的安全可控状态，并在后续通信链路恢复后进行全链路回溯校正与路径再优化。此举既保证了在网络抖动或传感器故障时的安全冗余，又保留了主决策框架的持续学习能力。
与此同时，为兼顾资源受限的边缘部署需求，轻量化剪枝与知识蒸馏技术在模型训练与推理中被广泛采用。研究表明，通过对原始大模型的网络结构进行梯度敏感度分析，删除微贡献的权重连接后，再以原模型输出作为软标签对精简后模型进行再训练，可在保证原有感知精度95%以上的情况下，将模型参数量与计算量均压缩至原版的30%左右。此外，借助在线蒸馏技术，边缘节点可在实车运行中持续从云端大模型接收更新，以应对道路环境的复杂多变。
在人工智能与物联网集成方面，多车协同仰赖联邦学习范式。车辆本地在边缘节点上进行增量式微调，并将模型梯度安全加密后上传至云端聚合，生成全局模型后同步下发。此循环既保护了车载数据的隐私安全，又借助大量车辆的多样化场景样本，提升了全局模型对复杂工况的泛化性能。
从系统架构视角看，云边协同正逐渐演变为三层架构——云端服务器负责全局模型训练与大规模数据挖掘；边缘节点承担在线推理与动态模型更新；终端车辆则完成感知数据获取与最末级控制执行。此分层协作模式在降低单点故障风险的同时，也将99 百分位延迟和尾部延迟等关键指标纳入持续监测，以确保系统在极端拥堵或恶劣天气条件下，依然能保持可接受的响应速度和可靠性
实时性研究将继续向微秒级做精细化耦合，并在在线学习、跨域传输优化、量子加速器应用等领域展开探索。唯有通过硬件与算法的协同创新、边缘与云端的无缝协作，以及异步与冗余机制的有机结合，才能真正实现毫秒乃至微秒级的实时自动驾驶，为智慧交通的安全与高效奠定坚实基础。

翻译考点：
考点1：“基于张量分解的三阶滤波网络”应译为“tensor-decomposition filtering network”
考点2：“激光雷达通常以每秒数十万次帧率捕捉三维点云”中“每秒数十万次帧率”应译为“at a rate of hundreds of thousands of points per second”，不可译为“at hundreds of thousands of frames per second”