动态障碍物是指在自动驾驶汽车行驶环境中具有不确定运动状态的物体，如行人、自行车、其他车辆等。这些物体与静态障碍物（如建筑物、路缘石）最显著的区别在于其运动轨迹难以预测，需要感知系统实时跟踪并预测其行为。动态障碍物通常具有自主运动能力，其速度、方向可能随时变化，这对自动驾驶系统的环境感知、轨迹预测和决策规划模块提出了更高要求。
在自动驾驶系统开发中，动态障碍物处理是核心技术难点之一。现代解决方案多采用多传感器融合（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）进行实时检测，结合机器学习算法进行运动预测。产品经理需要特别关注系统对动态障碍物的响应延迟和误判率，这直接关系到自动驾驶汽车的安全性能。当前主流方案普遍采用时序建模和概率预测方法来处理动态障碍物的不确定性，如使用长短时记忆网络（LSTM）或时空图神经网络进行轨迹预测。