障碍物感知是指系统（通常基于人工智能或机器人技术）检测、识别和定位可能妨碍自主实体（如自动驾驶汽车、机器人、无人机等）运动或行动的物理对象的能力。障碍物感知依赖于对各类传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波等）数据的分析，并涉及实时处理复杂信息，以便做出恰当决策。与其他视觉技术相比，其核心目标在于保障动态且不可预测环境下的安全与自主性。
应用场景与使用示例
障碍物感知在自动驾驶领域至关重要，使车辆能够探测行人、其他车辆或道路上的物体，并据此调整行驶路线。在工业领域，移动机器人借助该技术在仓储或生产线上自主导航。无人机则利用障碍物感知技术，在城市或自然环境飞行时有效避免碰撞。
主要软件工具、库与框架
障碍物感知的核心工具包括OpenCV（图像处理）、ROS（机器人操作系统）、TensorFlow和PyTorch（深度学习），以及针对自动驾驶车辆的NVIDIA Isaac和百度Apollo等专业方案。对于激光雷达等传感器数据处理，PCL（点云库）等框架也至关重要。
最新发展与趋势
当前趋势包括集成深度学习以提升在多变环境（天气、光照等）下的鲁棒性，采用多传感器融合技术整合信息来源，以及优化嵌入式实时处理能力。自监督模型和3D感知的普及，正推动障碍物感知系统向更安全、更具适应性的方向发展。