就在昨天，中国首批L3级自动驾驶车辆正式获得上路许可，标志着我国无人驾驶正式迈入"商业化应用"新纪元。这意味着，在法规允许的路段和条件下，驾驶员可以将车辆完全交由系统操控------而这一切的安全基石，正是车辆精准的环境感知与超前预测能力。当系统掌控方向盘时，它必须能预判那些瞬息万变的风险：譬如相邻车道的突然加塞、行人从视觉盲区步入车道，或是电动车在路口毫无征兆的变向。这些瞬间，正是碰撞预测技术核心价值所在。
此前，我们探讨过球类轨迹预测，它展示了如何通过预判运动轨迹来理解并预见未来。碰撞预测技术与之原理相通，本质上是交通场景中的"未来洞察"。
这类预测系统通过持续追踪车辆、行人等所有交通参与者的运动状态，能够提前识别风险，并在危险发生前调整路径或行为（这通常被称为运动规划或路径规划），从而实现防患于未然。
支撑碰撞预测系统的核心技术是人工智能及其子领域，包括用于理解环境的计算机视觉，以及用于预测物体运动轨迹的各类算法模型。能够实时检测并追踪车辆、行人等目标；预测模型则利用这些信息，估算它们未来的移动轨迹。
最终，我们得到一个能够理解周围环境、并在动态场景中支持更智能决策的 AI 系统。在本文中，我们将探讨碰撞预测的工作原理、背后的方法，以及计算机视觉和 模型算法在其中扮演的角色。
什么是碰撞预测？
碰撞预测是指 AI 系统能够理解物体如何运动，并预判它们何时可能过于接近或发生接触的能力。不同的系统可以多种方式利用这一信息，包括支持安全功能、优化运动路径，或在共享空间内协调行动。
只要有物体在共享空间中移动------无论是高速公路上的汽车、仓库通道里的叉车，还是过马路的行人------碰撞预测都能帮助系统理解这些互动将如何展开。在注重安全的应用中，这种预见性可用于降低风险；而在其他场景中，它可支持诸如路线规划、时机把握或协调运动等任务。
例如，在许多配备先进驾驶辅助系统（ADAS）的新车中，摄像头和传感器会监控前方道路，并估算车辆接近附近物体的速度。如果系统检测到情况可能变得不安全，它会向驾驶员发出警报，在某些情况下，自动刹车也可能介入以减轻撞击。
探索碰撞预测的四个阶段
碰撞预测涉及一个协调的过程，不同的 AI 组件协同工作，以识别物体、跟踪其运动并估计接下来可能发生的情况。这些系统通常通过四个相互关联的阶段运作：物体检测、物体跟踪、轨迹预测，最后是碰撞预测。每个阶段的准确性都建立在前一阶段的基础之上。
接下来，让我们仔细看看每个阶段是如何工作的。
- 物体检测概览
物体检测是计算机视觉的一项核心任务，视觉 AI 模型借此识别并定位图像或视频帧中的物体。通过分析像素数据，物体检测模型可以生成三个主要输出：边界框、物体类别和置信度分数。边界框显示物体的位置，物体类别表明它是什么（如汽车、行人或骑行者），置信度分数则反映模型对预测的把握程度。
像 YOLO11 和 YOLO26 这样的视觉 AI 模型在此基础上发展，并支持几项相关任务，包括物体检测、物体跟踪和定向边界框（OBB）检测。物体检测能告诉预测系统每帧图像中有什么，跟踪则跟随这些物体移动，而定向边界框为以不同角度出现的物体提供更精确的形状描述。
在此阶段，碰撞预测系统纯粹专注于理解视觉数据中存在什么。它构成了所有后续步骤所依赖的信息基础层，但尚未考虑物体将如何移动或互动。
- 物体跟踪概述
一旦物体被检测到，下一步就是在连续帧之间跟踪它们，以便系统理解它们随时间的移动。虽然检测在每一帧都提供新的边界框，但物体跟踪通过将这些检测结果随时间关联起来，增加了连续性。
跟踪算法（如 ByteTrack 或 BoT-SORT）这些算法为每个物体分配一个唯一 ID，并利用它来保持该物体的身份，即使物体快速移动或暂时被部分遮挡。这就创建了一个平滑的跟踪历史，捕捉了物体的运动轨迹。
以下是这两种跟踪方法的简要介绍：
- ByteTrack： 它同时使用高置信度和低置信度的检测结果来维持物体 ID 的一致性，其中卡尔曼滤波器的运动预测帮助跟踪器在物体快速移动或短暂难以检测时保持稳定。
- BoT-SORT： 该算法在 SORT 的基础上，结合了卡尔曼滤波器的运动预测和外观特征，使跟踪器能够在拥挤场景或部分遮挡期间更可靠地跟踪物体。
为了衡量这些跟踪方法的性能，研究人员会在已建立的多目标跟踪（MOT）数据集和基准上进行评估。常用的指标包括：多目标跟踪准确度（MOTA） ，反映整体跟踪质量；识别 F1 分数（IDF1） ，衡量物体身份一致性的保持程度；以及高阶跟踪准确度（HOTA） ，提供检测性能和关联准确度的平衡评估。
- 理解轨迹预测
在跨多帧跟踪物体之后，下一步就是预测它接下来会去哪里。这被称为轨迹预测。检测负责找到物体，跟踪负责跟随其移动，而预测则是向前看，估计其未来位置。
来自检测和跟踪的信息，如物体的边界框、跨帧的位置和分配的 ID，可用于计算运动特征，如速度、方向和移动模式。这些衍生出的洞察为预测模型提供了所需的数据，以估计物体在未来几秒钟可能的位置。
在跟踪数据存在缺口或跳跃的情况下，插值技术有助于重建更平滑、更一致的轨迹。这确保了预测模型接收到高质量的运动输入，而非嘈杂或不完整的位置数据。
为了做出这些预测，许多系统依赖于深度学习模型，这些模型旨在理解物体的运动如何随时间变化。通过分析一系列过去的位置以及从中推导出的运动特征，这些模型学习常见的移动模式，并利用该知识来预测未来路径。
以下是一些常用于轨迹预测的深度学习和机器学习方法：
- 循环神经网络（RNNs）： RNN 是专为处理序列（如一系列视频帧）而设计的深度学习模型。它们能记住先前的位置，并利用该信息来理解物体的移动方式。这有助于系统识别简单的运动模式，如加速、减速或直线移动。
- 长短期记忆网络（LSTMs）： LSTM 是一种更高级的 RNN，能够更长时间地记住信息。这使得它们能够捕捉更复杂的运动，例如准备转弯的车辆或改变方向的行人。由于能够跟踪更长期的趋势，它们在繁忙环境中通常能产生更可靠的预测。
- Transformer 模型： Transformer 处理完整的运动序列，并使用注意力机制聚焦于这些序列中最重要的细节。这使得它们在多物体相互作用的场景（如车辆并线或行人交叉穿行）中特别有效。
这些模型可以预测短期和较长期的路径。短期预测（通常在 2 秒以内）往往最准确，而更长时间窗口（例如 2 到 6 秒）的预测提供了更强的预见性，但也伴随着更大的不确定性。
- 整合一切：碰撞检测算法
在最后的碰撞预测阶段，系统综合利用迄今为止学到的一切：每个物体是什么（检测）、它如何移动（跟踪）以及它下一步可能去哪里（预测） 。这一步会检查任何预测路径是否可能以导致碰撞的方式相交。
以自动驾驶汽车为例，碰撞检查系统会比较附近物体（如汽车、行人、骑行者）的未来轨迹。如果两条预测路径重叠或危险地接近，系统会将该情况标记为潜在的车辆碰撞。为了理解碰撞风险有多紧急，系统还会计算一个称为"碰撞时间"的值。
碰撞时间（TTC）是快速移动环境中的一个关键测量值。它估算如果两个物体继续以当前速度和方向运动，距离发生碰撞还有多少时间。当 TTC 低于某个阈值时，系统可通过发出警告、启动刹车或调整其计划路径来做出反应。
碰撞预测的实际应用
碰撞预测正变得对许多行业至关重要，包括交通管理、智慧城市基础设施、工业自动化和移动机器人。随着前沿的计算机视觉和预测模型不断进步，这些系统预测运动的能力也在不断增强。
现在我们对碰撞预测和轨迹预测有了更好的理解，让我们看一些有趣的研究案例，它们展示了这些方法如何在各种现实环境中应用。
- 基于 YOLO 的紧急自动驾驶车辆碰撞预测
在拥挤、不可预测的环境中导航是自主系统面临的最严峻挑战之一，尤其是当行人的移动方式没有清晰规律时。紧急车辆更常面临这个问题，因为它们需要高速快速穿过密集的公共空间，而无法依赖结构化的道路、车道标记或可预测的行人行为。
在这类场景中，了解人员位置及其接下来几秒可能如何移动，对于避免事故至关重要。例如，最近的一项研究通过为在行人密集环境中运行的紧急自动驾驶车辆（EAV）构建完整的碰撞预测流程，探索了这一挑战。
基于 YOLO 的碰撞预测流程如何工作
以下是该方法工作原理的一瞥：
- 使用 YOLO 进行行人检测： 基于 YOLO 的检测器识别每个摄像头帧中的行人，并为每个可见的人输出边界框。
- 使用 ByteTrack 进行运动跟踪： ByteTrack 算法跨帧关联这些检测结果，为每个行人分配一致的 ID，并创建显示他们随时间移动的运动历史。
- 真实世界位置估计： 逆透视映射（IPM）将 2D 像素坐标转换为近似的地平面位置，帮助系统理解行人相对于车辆在真实空间中的位置。
- 使用 cGAN 生成鸟瞰图： 条件生成对抗网络（cGAN）是一种将一种图像格式转换为另一种的 AI 模型，它创建场景的鸟瞰图表示。这种自上而下的布局更容易解读行人的位置及其周围环境。
- 使用 LSTM 模型进行轨迹预测： 利用每个行人过去的位置和移动模式，LSTM 模型预测他们在未来几秒可能移动的方向。
- 使用碰撞锥进行高效碰撞检测： 预测的轨迹通过碰撞锥方法进行比较，以判断车辆和任何行人的路径是否可能相交。
- 通过信号进行碰撞规避： 如果系统预测到碰撞，它会在最佳时机激活听觉信号（如喇叭或铃声）。时机的选择旨在影响行人行为，给予他们加速、减速或到达安全地带的机会。
值得注意的是，开发和部署此类模型并非易事，它涉及复杂的数据处理、模型训练与优化流程。这正是像 Coovally 这样的AI平台能发挥关键作用的地方。Coovally平台提供了一个集成的机器学习操作（MLOps）环境，能够高效地支持目标检测与跟踪模型的训练、评估和部署全过程。 对于碰撞预测系统开发而言，这意味着团队可以在同一个平台上，利用其强大的数据处理和自动化模型调优能力，快速迭代和定制专用于车辆、行人、骑行者的高精度追踪模型，从而为后续的轨迹预测打下坚实基础。
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- 利用边缘视觉和 YOLO 确保城市行人安全
类似地，另一种预防碰撞的方法将目光投向车辆之外，专注于基础设施本身。这种方法不依赖车内的传感器，而是利用安装在人行横道和十字路口的智能摄像头，实时监控行人和车辆的运动方式。这些地点常常充满不可预测性：人们可能突然步入车道，骑行者可能在车流中穿梭，驾驶员未必总会减速，因此及早发现风险至关重要。
一项有趣的研究通过一个名为 NAVIBox 的系统探索了这一想法，这是一种专为在十字路口直接预测车辆-行人风险而设计的边缘视觉设备。该系统使用 YOLOv8 模型检测行人和车辆，并使用轻量级质心跟踪器跨帧跟踪它们。这创建了短暂但可靠的运动历史，然后通过透视变换进行优化，将倾斜的 CCTV 视角转换为更清晰的道路鸟瞰布局。
利用这些优化后的轨迹，NAVIBox 可以估算道路使用者未来几秒可能如何移动，并检查他们的路径是否可能相交（也称为交叉测试）。当系统检测到有风险的互动时，它会立即通过面向驾驶员的显示屏和面向行人的扬声器发送警告------无需依赖远程服务器或网络连接。在实际城市地点的测试表明，NAVIBox 运行速度足以实现真正的实时响应，并能准确识别潜在的碰撞场景，使其成为繁忙城市十字路口的实用安全工具。
碰撞检测与预测的优缺点
以下是使用 AI 驱动的预测性碰撞系统的一些优势：
- 提升态势感知能力： AI 系统持续绘制环境中物体的移动情况，为理解大规模人群流动、交通行为或机器路径提供了更丰富的视角。
- 为长期规划提供数据驱动的洞察： 通过记录检测结果、险情和移动模式，AI 系统提供了分析数据，城市规划者、安全团队和车队运营商可以利用这些数据重新设计十字路口、改进标志或完善运营策略。
- 性价比高的风险预防： 通过在风险升级前进行检测，这些系统有助于避免代价高昂的事故、保险索赔或设备维修。
尽管有其益处，无碰撞系统也面临一些局限。以下是几个需要考虑的挑战：
- 传感器和摄像头布置的限制： 位置不佳或角度不对的摄像头可能会扭曲物体大小或距离，使得深度估计和轨迹预测的可靠性降低。
- 遮挡问题： 物体可能被其他物体部分或完全遮挡。这使得物体跟踪变得困难，因为模型失去了视觉连续性。
- 环境条件影响： 光线不足、强光、雨、雾或摄像头质量差，都会降低模型清晰观察场景的能力，从而影响准确性。
总结
碰撞预测结合了两项强大的能力：计算机视觉（让系统理解环境中正在发生什么）和轨迹预测（帮助它们预判接下来可能发生什么）。
通过结合这些优势，机器可以实时检测移动物体，并预测这些物体在接下来几秒内可能如何互动。随着计算机视觉和预测技术的不断发展，碰撞预测很可能将成为构建更安全、更可靠、更具可扩展性的自主系统的关键。