鲁棒核函数(Robust Kernel Function)是机器学习中一种特殊的核方法，它通过降低异常值对模型的影响来提高算法的稳定性。与常规核函数不同，这类函数在计算样本相似度时会赋予异常点较小的权重，从而使得模型在存在噪声或离群点的数据中仍能保持较好的泛化性能。其数学本质是通过引入鲁棒性惩罚项或采用饱和型非线性映射，使得核矩阵对输入数据的扰动不敏感。
在自动驾驶领域，鲁棒核函数常被应用于感知模块的异常检测和轨迹预测任务。例如，在复杂城市场景中，激光雷达点云可能存在传感器噪声或动态物体的干扰点，使用鲁棒核函数构建的高斯过程模型能够更可靠地识别可行驶区域。在行为预测方面，基于鲁棒核的算法可以过滤掉行人突然改变方向的异常轨迹，为规划模块提供更稳定的输入。随着自动驾驶系统对安全性和可靠性的要求不断提高，鲁棒核方法正在从理论研究向工程实践加速转化。