回环检测（Loop Closure Detection）是自动驾驶系统中实现长期定位精度的核心技术之一，它通过识别车辆当前所处环境与历史场景的相似性，来修正定位累积误差。当车辆行驶过程中重新到达曾经经过的地点时，系统能够像人类认出路标一样，将当前传感器数据与记忆中的场景进行匹配，从而消除因惯性导航或视觉里程计等短期定位方法带来的位置漂移。
在自动驾驶产品落地过程中，回环检测的可靠性直接影响着高精度地图的构建与更新效率。现代系统通常采用视觉词袋模型（BoW）或深度学习特征匹配等方法，结合激光雷达点云配准技术，在保证实时性的同时实现厘米级的定位修正。值得注意的是，该技术需要特别处理动态物体干扰和季节变化带来的场景差异问题，这正是当前研究的热点方向。