向量搜索使自动驾驶汽车能够通过将实时传感器数据高效地与预先学习的模式进行匹配，从而处理并响应动态道路状况（如施工区域）。在这些情况下，传统的地图或静态规则通常会失效，因为施工区域会引入临时更改，例如车道偏移、交通锥或障碍物，这些都不是汽车原始导航数据的一部分。向量搜索通过将传感器输入（例如，LiDAR 点云、相机图像）转换为数值向量来解决此问题，然后将其与已知的施工相关特征数据库进行比较。这使汽车能够快速识别不熟悉的布局并调整其路径，而无需仅仅依赖预先编程的路线。
例如，当自动驾驶汽车的摄像头检测到以特定模式排列的橙色交通锥时，向量搜索可以通过将观察到的交通锥排列与类似场景的存储向量表示进行比较，从而将其识别为车道封闭。该系统可能会使用嵌入（视觉或空间数据的紧凑数值表示）来测量当前场景与历史示例之间的相似性。如果汽车的传感器检测到临时屏障部分阻挡了车道，则向量搜索可以从训练数据中检索类似的案例，从而帮助汽车推断出需要合并到相邻车道。与传统的物体检测流程相比，此过程减少了延迟，因为传统的物体检测流程可能难以处理在训练期间未明确标记的新颖配置。
除了识别之外，向量搜索还通过使汽车能够根据上下文确定行动优先级来支持决策。例如，如果系统识别出拿着停车标志的施工人员（通过姿势和物体数据的向量匹配），它可以立即触发制动操作。同样，如果临时道路标记与现有地图冲突，则向量搜索允许汽车权衡其实时观察的可信度与存储的地图数据，选择在一致检测到临时标记时遵循它们。通过将向量搜索与路径规划算法集成，汽车可以平稳地重新规划轨迹（例如，调整速度或转向角），同时保持动态障碍物周围的安全距离。快速模式匹配和自适应推理的结合有助于自动驾驶系统比刚性的、基于规则的方法更有效地处理施工区域的不可预测性。