在自动驾驶汽车中，推理使车辆能够实时解释传感器数据、预测结果并做出安全、上下文感知的决策。它通过分析环境、预测可能发生的场景和选择适当的行动，将原始传感器输入（如摄像头图像或 LiDAR 扫描）转化为可行的驾驶行为。例如，推理算法处理数据以识别物体（如行人或车辆）、预测其可能的路径并确定是否需要变道、刹车或调整速度。此过程必须在计算限制内平衡安全性、交通规则和乘客舒适度。
推理系统的一个关键挑战是处理不确定性。传感器可能存在噪声，现实世界中的场景通常涉及不可预测的事件，例如汽车突然转向或行人踏入道路。为了解决这个问题，自动驾驶系统使用概率模型和基于场景的评估。例如，如果一个球滚入街道，汽车可能会推断可能有孩子跟着出来，并即使没有立即检测到孩子也会预先减速。贝叶斯网络或蒙特卡罗模拟等算法有助于量化风险并在不确定性下确定行动优先级。这些方法使系统能够权衡多种可能性（例如，“那个物体是塑料袋还是石头？”），并在不过度反应误报的情况下选择最安全的响应。
推理还处理伦理和上下文相关的决策。例如，在需要突然避开障碍物而变道的情况下，系统必须评估碰撞风险和交通规则之间的权衡。上下文因素，例如区域驾驶规范（例如，激进或保守的并道）或施工区域的临时路标，进一步使决策复杂化。开发者通常会实施基于规则的层级结构或成本映射框架来编码优先级，例如优先考虑行人安全而不是最大程度地缩短行驶时间。通过模拟和现实世界的边缘案例（例如，绕过双重停放的车辆）进行测试，确保系统在保持逻辑一致性和遵守法规的同时适应各种场景。