自动驾驶决策系统的运作机制与发展挑战

自动驾驶决策系统的运作机制与发展挑战

自动驾驶系统的决策并非单一的指令输出，而是一个包含多个层次的复杂过程。在行为层，系统会判断应执行的操作，如变道、左转或减速跟车；在轨迹层，系统将抽象行为转化为具体、安全且可执行的路径；最后在控制层，系统通过底层控制器执行路径，确保车辆按照预期轨迹运行。

决策系统的设计需在多个维度上取得平衡：安全始终是首要条件，同时兼顾乘坐舒适性、法规合规性、运行效率以及行为的可解释性。然而，这些目标往往存在冲突。例如，最安全的决策可能过于保守，影响效率；而最快的操作则可能带来潜在风险。因此，系统需在这些目标之间进行动态权衡。

主流决策方法：层级结构与优化机制

长期以来，自动驾驶决策与规划主要采用“层级化+优化/采样”的方法。系统首先依据地图信息与实时交通状况，选择合适的策略，例如在交叉路口是选择“等候后左转”还是“快速通过”，以确保系统行为符合安全标准。

轨迹生成方面，当前主要有两类方法：采样/搜索类与优化类。采样类方法通过从轨迹库或随机生成的候选轨迹中，评估每条轨迹的代价（如碰撞风险、舒适性、法规遵守等），并选择最优方案。这类方法直观易实现，但在复杂场景中，需处理大量候选样本，容易导致计算资源激增。

优化类方法则将轨迹建模为连续函数，并通过数学优化找到最小代价路径。常用技术包括拉格朗日优化、迭代线性二次调节（iLQR）和模型预测控制（MPC）。MPC因其能够将动力学约束与状态控制约束嵌入优化流程，并支持滚动优化，从而在动态环境中保持实时响应能力，因而广受青睐。

除了数学优化方法，规则化与符号化方法在系统安全方面也扮演关键角色。例如，Mobileye提出的Responsibility-Sensitive Safety（RSS）模型，定义了一套数学化的“常识驾驶规则”，用于判断何时应采取防御性操作，从而实现系统的白盒安全验证。这类方法体现了工业界对“可证明安全”理念的重视。

在许多商用系统中，通常会设置“安全裁判”或“监护层”（supervisory safety layer），其作用并非生成轨迹，而是在主规划模块可能引发风险时进行干预或修正。近年来，学习型模块（用于复杂场景下的灵活行为）与基于规则的安全模块（确保即使学习失败，系统仍能安全运行）常被结合，形成“学习+证据化安全”的混合架构。

新兴技术趋势：联合建模与不确定性表达

当前行业正呈现出几个明显的趋势。首先，传统上感知、预测与规划各司其职的边界逐渐模糊，越来越多的研究将世界建模、多主体行为预测与轨迹生成集成于同一框架。部分研究甚至尝试将规划过程纳入学习框架中，实现端到端建模。

Transformer架构因其出色的时序建模与多主体交互处理能力，成为主流选择。例如，MTR（Motion Transformer）和AgentFormer等模型展示了Transformer在多主体、长时序轨迹预测中的强大性能，其自注意力机制能有效捕捉不同交通参与者之间的行为互动，从而生成更合理、多样化的未来轨迹。

另一趋势是扩散模型在轨迹预测与生成中的应用。扩散模型擅长从复杂分布中生成高质量、多样化的样本，能够更好地表达未来行为的不确定性，相比传统高斯混合模型或简单回归方法，生成的轨迹更具多样性。

同时，Bird’s Eye View（BEV，俯视图）方法逐渐普及，即将原始传感器数据转换为车辆局部的俯视图或向量化地图，然后在此表示基础上进行感知、轨迹预测和规划。BEV的优势在于其显式化了空间结构，使得规划模块可以直接在统一空间中进行代价评估与轨迹优化。

此外，大模型与多模态学习也在自动驾驶领域受到关注。一些企业正尝试利用大规模多模态神经网络整合视觉、雷达、点云、地图等多源数据，并将语言或世界知识引入决策流程。例如，Waymo和Google正在探索将EMMA等多模态模型应用于世界建模与轨迹生成，目标是通过更通用的模型减少模块间信息断层，提升系统推理能力，但同时也要面对计算与工程部署的挑战。

这些新趋势的核心特点是强调“联合建模”与“不确定性建模”。与传统分层独立优化的方式不同，新方法倾向于在端到端或半端到端框架中进行联合训练，以减少信息损失，并通过概率模型或生成模型保留和利用不确定性，从而提升系统在面对多种未来可能性时的鲁棒性。

安全性、可验证性与工程挑战

尽管技术不断进步，自动驾驶系统仍面临极高的工程与合规门槛。安全与可验证性尤为关键。深度学习模型，尤其是端到端系统，通常被认为是“黑盒”，在极端或罕见场景下可能表现不可预测。因此，实际系统中普遍引入可解释性模块或在学习模块之外添加可验证的安全层。例如，将控制屏障函数（Control Barrier Functions, CBF）与实时MPC结合，已在城市驾驶场景中提供可计算的安全保障。

实时性与算力约束同样是系统部署的关键挑战。扩散模型、大型Transformer和多模态模型在训练与推理阶段对算力需求极高，而车载系统在功耗、散热和延迟方面存在硬性限制。因此，实际部署中常采用边缘轻量化模块进行“快速决策”，而在云端或离线环境中使用大模型进行策略训练与数据生成。

处理稀有或危险场景也是系统必须面对的问题。在现实交通中，许多边缘场景虽然不常见，但一旦发生，可能带来严重风险。目前的解决方案包括使用合成数据、仿真生成极端场景、重要性采样与对抗训练，以及引入基于规则的安全边界以弥补学习系统的盲区。此外，学习系统的形式化验证仍是一个开放性难题，需结合可解释AI、可验证安全理论和系统仿真框架共同推进。

法规与社会信任也是自动驾驶技术推广的重要障碍。决策系统的行为牵涉责任归属与伦理问题，如Mobileye提出的RSS模型虽便于证明与沟通，但也引发了法律层面的讨论。因此，许多系统设计强调透明性与可追溯性，包括决策日志、黑匣子式数据记录与回放、以及可解释性接口，这些手段有助于建立公众对系统的信任。