遮挡处理是自动驾驶系统中应对传感器视野被部分或完全阻断的关键技术。当行人、车辆、建筑物或其他物体阻挡传感器对目标区域的感知时，系统需要运用算法来推断被遮挡区域的潜在风险并做出合理决策。这涉及到多传感器数据融合、历史轨迹预测、场景理解等多维度技术，其核心在于通过有限的可观测信息来构建完整的场景认知模型。
在实际产品开发中，优秀的遮挡处理能力直接关系到自动驾驶系统的安全冗余度。工程师常采用基于概率的占用网格（Occupancy Grid）方法建立动态环境模型，或运用深度学习预测被遮挡区域可能出现的交通参与者。随着车路协同技术的发展，路侧单元提供的上帝视角数据正在成为解决遮挡问题的新突破口，这要求产品经理在系统架构设计阶段就充分考虑多源异构数据的实时融合方案。