占用栅格地图(Occupancy Grid Map)是自动驾驶环境感知中一种基础而重要的环境表征方式，它将车辆周围空间划分为均匀的二维或三维栅格单元，每个单元通过概率值表示该空间被障碍物占用的可能性。这种离散化的表示方法将连续环境分解为可计算的概率矩阵，既保留了障碍物的几何信息，又通过贝叶斯滤波等方式实现动态更新，使得系统能够持续跟踪环境中静态和动态障碍物的分布状态。
在实际应用中，占用栅格地图通常由激光雷达或毫米波雷达的点云数据构建，通过传感器观测值与先验概率的融合计算，形成具有时间一致性的环境模型。这种表示方法特别适合处理传感器噪声和遮挡情况，其输出可直接用于路径规划模块的碰撞检测。近年来随着深度学习的发展，一些系统开始采用神经网络直接从传感器数据预测占用概率，显著提升了在复杂场景下的建图效率和精度。