为了提高自动驾驶安全性，相似性搜索的改进必须侧重于高效处理高维传感器数据，实现低延迟的实时处理，并确保针对对抗性攻击的鲁棒性。 这些改进将增强自动驾驶系统中对象识别、决策制定和威胁检测的可靠性。
首先，相似性搜索算法需要更好地管理来自 LiDAR、摄像头和雷达等传感器的高维数据。 自动驾驶系统处理复杂的输入，例如 3D 点云和高分辨率图像，而当前的近似最近邻 (ANN) 搜索等方法难以有效地对其进行索引。 例如，可以优化分层可导航小世界 (HNSW) 来处理融合的传感器数据，从而减少对象检测中的误报。 如果算法无法区分形状或纹理上的细微差异，汽车可能会将塑料袋错误分类为行人。 诸如学习嵌入（神经网络将传感器数据压缩为紧凑表示）之类的技术可以提高准确性。 例如，训练模型将相似的道路场景（例如，骑自行车的人与摩托车）映射到嵌入空间的不同区域，可以减少误识别。
其次，实时性能至关重要。 相似性搜索必须在严格的延迟约束（例如，<100 毫秒）内运行，以确保及时做出决策。 这需要优化算法以适应 GPU 或 TPU 等并行硬件。 例如，量化（降低数据表示的数值精度）可以加快向量比较的速度，而不会牺牲关键细节。 边缘计算还可以最大限度地减少对基于云的搜索的依赖，从而减少延迟。 想象一下，一辆汽车检测到突然出现的障碍物：本地部署在车载处理器上的 ANN 索引可以从预先计算的数据库中立即检索到类似的场景，从而更快地避免碰撞。
第三，抵御对抗性攻击的鲁棒性至关重要。 攻击者可能会操纵传感器输入（例如，向摄像头馈送添加噪声）来欺骗相似性模型。 诸如对抗训练（在训练期间将模型暴露于扰动数据）之类的技术可以强化系统。 例如，训练模型识别被贴纸部分遮挡的停车标志可以防止欺骗。 多模式相似性检查（例如，交叉引用摄像头和 LiDAR 数据）也可以缓解单传感器故障。 如果被黑客入侵的摄像头将卡车错误地识别为空旷道路，则基于 LiDAR 的相似性检查将标记出差异，从而触发故障保护响应。 此外，动态更新搜索索引以包含新观察到的威胁将使系统能够抵御不断演变的攻击方法。
总而言之，改进自动驾驶安全性的相似性搜索需要在处理复杂传感器数据、优化实时性能和防御对抗性输入方面取得进展。 这些步骤将使自动驾驶系统在不可预测的环境中更安全、更可靠。