向量搜索通过高效比较高维数据表示来提高自动驾驶汽车中的物体识别能力，这有助于系统快速准确地识别复杂环境中的物体。在物体识别任务中，原始传感器数据（如相机图像或 LiDAR 点云）被转换为数值向量——捕获检测到的物体的关键特征的数学表示。然后，向量搜索算法将这些向量与已知物体的预计算数据库（例如，行人、汽车、交通标志）进行比较，以找到最接近的匹配项。这种方法减少了计算开销并提高了识别精度，尤其是在处理光照、角度或部分遮挡的变化时。
向量搜索的一个主要优势在于其处理基于相似性的匹配的能力。例如，自动驾驶汽车的摄像头可能会捕获部分遮挡的行人的图像。传统的基于规则的系统可能难以处理不完整的数据，但向量搜索系统会将遮挡的行人的特征向量与已知物体的向量进行比较。如果被遮挡的向量比数据库中的“自行车”或“树木”向量更接近“行人”向量，则系统仍然可以自信地对该对象进行分类。这在实时场景中尤其有用，因为延迟很重要。现代实现通常使用近似最近邻 (ANN) 算法，该算法以牺牲少量精度来换取显着的提速，从而使汽车能够每秒处理数千次比较。
另一个实际好处是可扩展性。随着自动驾驶系统遇到新的对象类型（例如，送货无人机或电动滑板车），可以增量更新向量数据库，而无需完全重新训练底层神经网络。例如，汽车的感知模型最初可能缺少施工锥的向量，但在现场遇到它们之后，工程师可以将特定于锥的向量添加到数据库中。然后，系统在未来的搜索中使用这些更新的参考。此外，向量搜索支持多模态数据融合——结合来自相机、LiDAR 和雷达的向量——以创建统一的表示。例如，通过 LiDAR 检测到的卡车可能具有包含形状和运动数据的向量，当与相机衍生的纹理向量结合时，可以提高在雾天条件下的识别可靠性。这种灵活性和效率使向量搜索成为自动驾驶车辆中稳健的对象识别的基础工具。