自由空间检测（Free Space Detection）是自动驾驶环境感知中的关键技术，指通过传感器数据实时识别车辆周围可安全行驶区域的过程。这项技术通过对道路边界、障碍物和可行驶区域的精准划分，为路径规划和决策控制提供基础支持。自由空间检测不同于传统的障碍物检测，它更关注于「可行驶性」这一连续空间概念，通常采用激光雷达、摄像头或融合传感器数据，结合深度学习或几何算法实现像素级或点云级的可行驶区域分割。
在产品落地层面，自由空间检测直接影响自动驾驶系统的舒适性和安全性。优秀的自由空间检测算法能在复杂场景（如无车道线道路、施工区域）中保持稳定输出，同时需平衡计算效率与精度。当前主流方案多采用基于BEV（鸟瞰图）的神经网络架构，如特斯拉的Occupancy Networks或Waymo的MotionFormer，这些技术将自由空间检测与运动预测相结合，显著提升了城市道路的通过能力。对于产品经理而言，理解该技术的局限性（如对低矮障碍物的漏检风险）对功能边界定义至关重要。