一、感知算法联调概述

感知算法联调，说白了就是把各个感知模块拼在一起，让它们协同工作。你想想看，一个自动驾驶系统里，有目标检测、车道线识别、障碍物跟踪、语义分割……这些模块单独跑都没问题，但一合起来就各种“打架”。

我个人的理解是，联调就是解决“1+1 到底能不能大于 2”的过程。每个模块都有自己的输出格式、时间戳、坐标系，联调就是把这些碎片拼成一张完整的“感知图”。

核心定义：感知算法联调是指将多个感知子模块（检测、分割、跟踪、融合等）集成到统一框架中，验证其整体功能、性能与稳定性的过程。

我在项目中遇到过最典型的情况：检测模块输出 100 个目标，跟踪模块只接收了 80 个，剩下 20 个去哪了？查了半天，原来是坐标系转换时少乘了一个旋转矩阵。这种问题，单模块测试根本发现不了。

自动驾驶的整个流程，大致可以分成这几层：

感知算法联调，正好卡在传感器层和决策规划层之间。它负责把原始数据变成“车能看懂的信息”。

我的经验：联调阶段最容易暴露的问题，往往是上下游接口不匹配。比如感知输出的是 3D 框，但规划模块要的是 2D 投影。这种“鸡同鸭讲”的情况，我至少遇到过三次。

这里我画了一张流程图，帮你理清联调在整个 Pipeline 中的位置：

联调模式主要分两种：离线联调和在线联调。这两种我都用过，各有各的坑。

离线联调是我最常用的方式。说白了，就是用录好的数据“回放”给算法看。这样做的好处是：

我建议：离线联调时，一定要准备“坏场景”数据。比如雨雾天、夜晚、强逆光。我曾经只拿晴天数据调，结果一上路就崩了。

在线联调就是真刀真枪上实车了。这个阶段，我一般会先跑仿真，再上封闭场地，最后才上开放道路。

为什么会这样？因为在线联调有个大问题——出了问题你没法暂停。车在跑，算法崩了，你只能干瞪眼。

警告：在线联调前，务必做好安全冗余。我见过有人直接上开放道路联调，结果感知模块死锁，车直直往前冲……幸好有安全员紧急接管。

在线联调的核心关注点有三个：

嗯，这里要注意。在线联调时，我习惯先跑一个“空跑”测试——就是算法跑着但不输出控制指令。先确认感知模块本身没问题，再接入下游。

总结一下：离线联调解决“对不对”的问题，在线联调解决“能不能用”的问题。两者缺一不可。

我个人习惯是：80% 的时间花在离线联调上，20% 的时间做在线验证。离线把问题都暴露出来，在线只是走个过场确认一下。但很多人反过来，结果在车上改 bug 改到崩溃。

我曾经接手过一个项目，团队在线联调了两个月，天天加班。后来我让他们把数据录下来，离线一跑，发现 70% 的问题都是坐标系没对齐。你说冤不冤？

所以，我的建议很直接：先离线，再在线。离线调不通，别上实车。