自驾系统使用相似性搜索，通过将实时传感器数据与已知良好传感器输出的参考数据集进行比较来检测传感器退化。核心思想是识别当前传感器读数何时明显偏离预期模式，这可能表明存在污垢堆积、机械磨损或环境干扰等问题。这种方法依赖于将传感器数据（例如，相机图像、LiDAR 点云）转换为数值表示（嵌入），并测量它们与存储示例的相似度。如果当前数据和参考数据之间的距离超过预定义的阈值，系统会标记潜在的退化以进行进一步检查或重新校准。
例如，可以使用卷积神经网络 (CNN) 将相机传感器的图像处理成特征向量。该向量捕获重要的视觉模式，如边缘、形状或物体位置。然后，系统查询一个历史“干净”图像的特征向量数据库，这些图像是在类似条件下（例如，白天、晴朗天气）捕获的。如果当前图像的向量与这些参考数据的相似度明显降低（通过余弦相似度或欧几里得距离衡量），则系统会推断出相机可能已损坏。同样，LiDAR 传感器可以使用几何特征（例如，点密度、物体距离）将实时扫描与给定位置的预期模式进行比较。例如，在一个经过良好测绘的区域中，点密度突然下降可能表明硬件受阻或出现故障。
在实施方面，开发人员经常使用 FAISS 或 Annoy 等优化库，以便跨大型数据集执行快速相似性搜索。这些工具通过将参考数据索引到诸如 k-d 树或分层可导航小世界图等结构中来实现实时比较。为了提高稳健性，参考数据集必须考虑环境变化（例如，光照、天气），以避免误报。一些系统还会逐步更新参考数据集，使用经过验证的传感器数据来适应长期环境变化，同时排除由退化引起的异常值。相似性分数的阈值通常使用历史故障数据进行校准，从而在对退化的敏感性和对正常传感器噪声的容忍度之间取得平衡。这种方法提供了一种可扩展的方式来监控传感器健康状况，而无需针对每种可能的故障模式制定明确的规则。