相似性搜索通过比较实时传感器数据与历史场景（其中发生故障或极端情况）来帮助预测自动驾驶中的潜在故障。 自动驾驶车辆从摄像头、激光雷达、雷达和其他传感器生成大量数据，这些数据被存储和分析以识别模式。 通过使用相似性搜索算法，开发人员可以快速从该数据集中检索与当前驾驶环境非常匹配的场景。 如果过去类似的场景导致系统错误或需要人工干预，车辆可以主动调整其行为（例如减速、重新规划路线或提醒安全驾驶员）以避免重复同样的错误。 这种方法将历史数据转化为可用于实时决策的可操作的见解。
例如，考虑一辆自动驾驶车辆在夜间遇到行人穿过光线昏暗的街道。 如果系统的相似性搜索识别出过去低光照条件导致误检的实例（例如，未能识别出类似光照下的行人），它可以优先考虑传感器融合或提高当前场景中对象检测的置信度阈值。 另一个案例可能涉及罕见的道路配置，例如倾翻的卡车部分阻挡了一条车道。 通过将此场景与过去类似障碍物使感知系统混淆的数据进行匹配，车辆可以抢先切换到备用模式，更多地依赖激光雷达数据而不是单独的摄像头。 这些例子表明，相似性搜索如何充当历史知识和实际操作之间的桥梁。
从技术上讲，相似性搜索依赖于将原始传感器数据（图像、点云等）编码为紧凑的数值表示，称为嵌入，这些嵌入捕获了诸如对象形状、运动模式或环境条件等关键特征。 诸如近似最近邻 (ANN) 库（例如，FAISS 或 Annoy）之类的工具可以有效地比较大型数据集中的这些嵌入。 当发生新场景时，系统会计算其嵌入并查询数据库以查找最接近的匹配项。 然后，开发人员可以分析来自这些匹配项的元数据（例如，该场景是否需要手动覆盖）以评估风险。 此过程通常集成到仿真管道中，工程师可以在其中测试更新后的模型如何处理通过相似性搜索识别出的极端情况。 通过不断完善数据集和搜索逻辑，团队可以提高系统在现实世界中发生故障之前预测和减轻故障的能力。