自动驾驶汽车通过图像识别技术，能够实现环境感知、决策规划与控制执行的闭环，核心功能包括实时路况分析、交通参与者识别、道路标志解读、障碍物检测与避让等，是实现L2及以上级别自动驾驶的关键技术支撑。 一、环境感知与场景理解 1. 道路结构识别：通过摄像头采集的图像，识别车道线（实线、虚线、双黄线等）、道路边界（护栏、路缘石）、路面状态（积水、积雪、坑洼），为车辆提供行驶轨迹参考。相关资料指出，图像识别结合深度学习模型，车道线检测准确率可达99%以上，即使在光照变化或遮挡场景下仍能保持稳定性。 2. 交通参与者分类：精准识别行人、骑行者、其他车辆（轿车、货车、公交车等），并通过动态追踪技术预测其运动轨迹（如行人横穿马路、车辆变道意图）。例如，特斯拉FSD系统通过多摄像头融合图像数据，可在0.1秒内完成对前方100米范围内目标的分类与定位。 二、交通规则与标志解读 1. 交通信号灯识别：实时捕捉路口信号灯状态（红灯、绿灯、黄灯），结合倒计时信息调整车速，避免闯红灯或急刹。百度Apollo系统采用色彩空间转换与形状检测算法，信号灯识别准确率在白天可达98%，夜间通过红外补光技术进一步提升至95%。 2. 道路标志识别：自动读取限速、禁止超车、转弯指示、学校区域等静态标志，将信息同步至车辆控制系统。例如，当识别到“限速60km/h”标志时，系统会自动将最高车速限制调整至对应值。 三、障碍物检测与安全预警 1. 静态障碍物规避：识别道路施工区域、掉落的货物、井盖缺失等静态障碍，计算安全绕行路径。Waymo自动驾驶汽车通过图像识别与激光雷达融合，可检测到直径大于10厘米的障碍物，并在200米外启动减速程序。 2. 动态风险预判：针对突发场景（如前车急刹、行人突然冲出），图像识别系统与毫米波雷达协同工作，触发紧急制动或转向。相关测试数据显示，配备图像识别的自动驾驶车辆，碰撞事故率较人类驾驶降低约40%。 四、驾驶辅助与决策支持 1. 自动泊车辅助：通过环视摄像头识别车位线、相邻车辆位置，规划倒车轨迹并控制方向盘，实现全自动泊车。小鹏汽车的XNGP系统支持无划线车位识别，成功率超过90%。 2. 车道保持与变道辅助：当车辆偏离车道时，图像识别系统发出预警并自动修正方向；变道时通过侧视摄像头检测后方来车，确保安全车距后执行变道操作。 五、特殊场景适应性优化 1. 恶劣天气适配：通过算法优化应对暴雨、大雾、强光等极端条件，例如雨天通过雨滴去除算法减少镜头遮挡影响，雪天识别路面结冰区域并降低车速。 2. 复杂路况处理：在无保护左转、环岛通行、施工路段等场景中，图像识别结合高精地图，实现多目标协同决策。例如，在环岛场景下，系统可识别其他车辆的切入意图，优先让行环岛内车辆。