自动驾驶汽车中的实时异常检测涉及持续监控传感器数据、软件状态和硬件性能，以识别可能危及安全的意外行为。该过程依赖于来自摄像头、激光雷达、雷达、惯性传感器和车辆控制系统的流式数据，这些数据使用统计模型、机器学习算法或基于规则的检查进行实时分析。例如，由于雾气，摄像头馈送可能会突然显示失真的图像，或者激光雷达传感器可能会报告到附近物体的不可信的距离。异常检测系统会标记这些偏差，以便汽车能够做出适当的响应，例如减速或警告人类操作员。目标是确保车辆在遇到传感器错误、环境意外或软件故障时，仍在预期的参数范围内运行。
为了检测异常，开发人员通常会结合使用多种技术。像自动编码器这样的机器学习模型在正常的驾驶数据上进行训练以识别模式；当输入数据与这些模式显着偏离时（例如，行人出现在意外的位置），系统会发出警报。统计方法，例如基于阈值的传感器值检查，可以标记车轮速度或转向角与物理限制不符的突然峰值。冗余是另一种关键方法：如果一个传感器（例如，雷达）报告了障碍物，但其他传感器（例如，摄像头）没有报告，则该不一致被视为潜在的异常。时间序列分析对于跟踪顺序数据（例如，方向盘运动）以检测可能表明传感器故障或意外路况的异常行为也至关重要。这些方法在针对低延迟优化的嵌入式硬件上运行，确保在毫秒内做出决策以维持安全运行。
当检测到异常时，系统必须迅速响应。例如，如果摄像头因污垢遮挡镜头而发生故障，汽车可能会切换到激光雷达和雷达数据，同时降低速度。在软件中，心跳监视器可以检测到无响应的模块并重新启动它们。例如，特斯拉的 Autopilot 使用冗余计算系统来交叉验证决策——如果一个系统发生故障，另一个系统会接管。实时约束需要高效的代码，通常用 C++ 编写或优化的 Python 编写，以便每小时处理 TB 级的数据而不会滞后。边缘计算在这里发挥着作用：异常检测不是依赖于云处理，而是在汽车的板载计算机上本地运行，以最大限度地减少延迟。通过将快速检测算法与故障安全机制相结合，自动驾驶汽车旨在透明地处理异常，即使在不可预测的情况下也能确保乘客安全。