在无人驾驶汽车中，车载柜承载着“智慧大脑”的核心功能，而边缘计算正是这一大脑实现本地化实时决策的关键技术。边缘计算通过将数据处理任务从云端迁移至车辆本地或近端边缘节点，构建起毫秒级响应的实时决策体系，为无人车安全行驶提供核心支撑。
实时数据处理是边缘计算的核心优势。无人车搭载的激光雷达每秒产生数十万点云数据，摄像头持续采集高清图像，毫米波雷达实时监测周围物体距离与速度。这些传感器每秒生成的数据量可达数GB，若依赖云端处理，延迟将超过100毫秒，远超安全阈值。边缘计算通过车载GPU或边缘服务器直接处理原始数据，运用卡尔曼滤波算法融合多传感器输入，利用YOLO等轻量化模型进行目标检测，将处理延迟压缩至5毫秒以内。例如，在突发障碍物场景中，边缘计算可在感知到障碍物的瞬间触发紧急制动，避免碰撞风险。
本地化决策引擎是安全行驶的保障。边缘计算不仅处理感知数据，更通过部署强化学习模型实现动态决策优化。基于马尔可夫决策过程（MDP）的路径规划算法，结合PID控制器实时调整转向与加速参数，确保车辆在复杂路况下平稳行驶。例如，在雨天湿滑路面，边缘计算可结合轮胎传感器数据，动态调整扭矩分配，防止侧滑；在拥堵路段，通过车路协同边缘节点共享的实时交通信息，优化行驶路线，提升通行效率。
数据安全与可靠性是边缘计算的隐性价值。敏感数据在本地加密处理，避免传输泄露风险；网络中断时，边缘节点可独立运行，持续提供基础导航与避障功能。这种“去中心化”架构，使无人车在偏远地区或信号盲区仍能保持安全行驶能力。
边缘计算通过实时数据处理、本地化决策引擎与数据安全保障，构建起无人车“智慧大脑”的核心能力，推动自动驾驶技术向更高效、更安全的方向演进。
