车道线消失后，智驾靠什么判断自己应该走哪里？

本文首发于智驾最前沿微信公众号，很多人会觉得，自动驾驶只要能识别车辆、行人和红绿灯，就已经具备了基本的道路感知能力。

但真正开起来就会发现，看见路上的东西和知道自己应该走哪里是两码事。

一段道路如果车道线清晰，车辆很容易获得明确的车道参考；可一旦遇到标线磨损、积雪遮挡或者施工改道，原本清晰的车道线就可能突然失去作用。

这时候，一个问题就来了，没有车道线，智驾还能不能判断道路在哪里？

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车道线为什么对自动驾驶这么重要？

车道线可以给自动驾驶提供一个相对稳定的车道参考。

车辆通过摄像头等传感器识别车道线后，可以进一步估计车道的左右边界、延伸方向，以及车辆当前在车道中的横向位置。

这些信息会直接参与车辆的轨迹规划和横向控制。

但车道线只是属于道路上的标记，而不是道路本身。

并不是所有的道路上都会有非常完美的车道线。标线可能因为长期磨损变得模糊，也可能被积水、积雪或者泥土遮挡。

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南佛罗里达大学与福州大学团队2025年发表于arXiv的《Empirical Performance Evaluation of Lane Keeping Assist on Modern Production Vehicles》，基于OpenLKA数据集（389.07小时真实道路驾驶数据、1,166条路线、50余款量产车型），对真实道路工况进行了统计分析。

结果发现，车道线褪色、路面标线对比度低和急弯是导致LKA系统失效的最主要个体因素，且这些因素往往会组合出现，会显著增加失效概率。

同济大学研究团队使用车载全息信息采集系统，在贵州省贵都高速公路全程多次往返测试累计3200公里，基于CatBoost模型分析了11个特征变量对车道线感知失效的影响。

研究结论显示，下游曲率最大值越大、坡度变化率越大、出口和入口路段、路面有纵向和横向减速标线、天气不良、自车行驶速度越大等条件下，车道线感知失效的概率明显升高。

还有一项覆盖韩国国道、地方道和城市道路的自动驾驶失效研究（总行驶距离36,244公里，其中国道14,032公里）显示，在国道上，车道偏离占自动驾驶失效事件的20.4%，是仅次于系统脱离（57.8%）的第二高失效类型；而在地方道上，车道偏离占比仅为1.7%。

如果自动驾驶只能依赖车道线行驶，那么上述场景就会变成明显的能力短板。

但自动驾驶行驶不可能只靠车道线，那当车道线无法提供可靠参考时，车辆还有哪些方法能判断道路？

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没有车道线

智驾怎么判断路在哪里？

车道线消失之后，车辆并不会突然看不见路。

摄像头、激光雷达等传感器依然能够获得道路周围的环境信息。系统需要做的，是利用这些信息判断道路的边界和可行驶区域。

其中最直观的判断物就是道路边界。路缘、护栏、中央隔离带、绿化带等物体，都可以帮助系统判断道路大致延伸到哪里。

这条路线的可行性已有量化验证。

一项基于激光雷达点云的道路边界提取研究显示，利用点云空间特征提取道路边界的方法，在完整性、精确度和F-Measure等关键指标上均达到90%以上。

重庆理工大学的一项研究使用16线激光雷达采集三种不同非结构化道路场景的点云数据，成功检测率达到90.04%。

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另一项基于多线激光雷达的道路边沿识别算法研究，依据道路边沿的几何特征与三维点云分布特征进行匹配筛选。

实验表明，在直道和弯道场景下识别准确率均大于95%，单帧处理耗时均低于15毫秒，具有良好的准确性和实时性。

但仅仅找到道路边界还不够。

现实道路中经常会出现前方正在施工，原本可以通行的区域被锥桶和围挡占据等异常情况。系统还需要判断哪些空间当前能够安全通行，这就是可行驶区域所解决的问题。

它关注的不是车道线在哪里，而是当前环境中车辆可以在哪里行驶。

在没有清晰车道线的道路上，系统可以综合道路边界、障碍物、施工设施等信息，对可行驶空间进行判断。

一项名为RDAS-MODEL的可行驶区域分割模型，在BDD100K数据集上取得了mAP@50达到95.2%、mAP@50:95达到77.2%的成绩，推理速度达到102帧/秒，显著优于同期先进方法。

前方其他车辆的运动也可以提供辅助信息。

Mobileye的REM众源地图方案正是基于这一思路进行的实践。其核心逻辑是不依赖单车实时识别车道线来定位，而是通过数百万辆已售车辆匿名采集的道路信息，构建全球3D地图。

截至目前，超800万辆车在该平台贡献了约340亿英里的行驶数据，REM地图已覆盖美欧超95%的公共道路。

Stellantis已宣布自2027年起在其旗下品牌车型中搭载这一方案，实现无标线道路的智能车道保持功能，属于典型的ODD受限场景，依赖高精度众源地图的实时性来确保安全冗余。

当然，跟着前车走并不意味着就能解决问题。前车本身也可能做出错误动作，所以其他车辆的轨迹只能作为环境信息的一部分，不能成为唯一依据。

2018年3月，一辆Uber自动驾驶测试车就在亚利桑那州坦佩市发生致命碰撞事故。事故调查显示，车辆在碰撞前约6秒已检测到行人，但软件在识别为行人和识别为其他物体之间反复切换，导致决策延迟，系统未及时做出反应。

该事故直接导致Uber暂停全美自动驾驶测试，成为自动驾驶发展史上的标志性事件。它说明，当感知系统在多个信息源之间无法形成稳定判断时，即便每个信息源单独看都检测到了东西，系统仍然可能做出错误决策。

除了众源轨迹作为辅助，还有一条思路就是强化单车感知，特斯拉走的就偏向于这条路线。

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其Occupancy Network（占用网络）将3D空间离散化为小单元，用0/1表示每个单元是否被占用，从而实现对三维空间中可通行区域的建模。

引入Occupancy Network后，FSD系统对异形物体和空间的感知能力大幅度提升。这一基于三维空间占用建模的技术路线，在架构层面减少了对车道线的依赖。

在最新专利中，特斯拉的系统已能识别路缘、停车线、残疾人停车符号乃至消防通道等细节，精度达到当前系统的三倍，且处理功耗降低了90%。

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最后的话

由此可见，无论是众源地图还是单车感知，自动驾驶感知都在从单一目标识别走向空间理解。车辆真正需要获得的，不只是这里有车、那里有行人，还包括道路在哪里、边界在哪里、哪些区域可以通行，以及这些区域如何连接起来等信息。

车道线固然重要，但它只是道路信息中的一种。

车道线清晰时，它能够提供非常明确的车道参考；车道线失效时，系统则需要利用道路边界和可行驶空间重新建立驾驶参考。

这两种方式并不是互相替代，而是为自动驾驶车辆提供了不同层次的信息。

所以，车道线消失并不意味着智驾失去了路，真正考验的是车辆能不能在缺少明确道路标记的情况下，依然判断出哪里是路、哪里可以走。