自动驾驶决策系统及其发展面临的挑战

自动驾驶决策系统及其发展面临的挑战

在自动驾驶系统中，决策并非单一动作，而是分层次展开的过程。首先，在行为层确定目标，例如“变道”“左转”或“减速跟车”；随后，将这些行为转化为一条具体、可行的行驶轨迹；最后，将轨迹交付给底层控制器进行执行。

一个有效的决策系统需兼顾多个核心要素：首要保障安全，同时兼顾乘驾舒适性、交通法规的合规性、运行效率以及可追溯性。然而，这些目标之间往往存在冲突。例如，最安全的策略可能过于保守，影响效率，而追求效率可能带来潜在风险。因此，决策系统本质上是一个在不同目标之间进行权衡的复杂机制。

主流方法：分层结构、优化与规则应用

长期以来，自动驾驶的决策与路径规划主要依赖“分层结构+优化/采样”的设计思路。系统首先根据地图数据和当前交通状况确定最优策略，比如在交叉口选择“先等待再左转”或“快速通过”。这些策略的制定，有助于确保车辆在复杂交通环境中的安全运行。

为生成更安全的轨迹，常见的方法大致分为两类：采样/搜索类与优化类。采样类方法通过生成多个候选轨迹（基于轨迹库或随机生成），评估其综合成本（如碰撞风险、舒适度、合规性等），最终选择最低成本的轨迹。尽管方法直观，但在复杂交通场景下，需要大量样本，计算负载可能急剧上升。

优化类方法则将轨迹视为连续函数，通过数学优化寻找最低代价路径。常用的技术包括基于拉格朗日乘子的优化、迭代线性二次调节（iLQR）以及模型预测控制（MPC）。MPC因其能够将动力学约束、状态与控制约束整合到优化目标中，同时通过有限时域滚动预测适应环境变化，成为工业界广泛应用的控制策略。

除了数学优化，规则驱动的符号化方法也被用于提升行驶安全性。例如，Mobileye提出的责任敏感安全（RSS）模型，提出了一套基于数学的驾驶“常识”规则，用于判断何时应采取防御性动作，从而为系统提供透明的安全保障。RSS强调可验证性与可解释性，是推动“可证明安全”理念的重要代表。

在工业系统中，许多方案还引入了“安全监护层”或“监督安全模块”，它们并不直接参与轨迹生成，而是在主规划路径可能引发危险时进行干预或修正。近年来，学习型模块（用于处理复杂场景）与基于物理/规则的安全模块（用于防止学习出错）结合使用，形成了“学习+可证明安全”的混合架构。

近年来的技术发展趋势

当前，自动驾驶领域呈现出明显的技术融合趋势。过去，感知、预测与规划是独立模块，分别负责“观察”、“预测”与“决策”；如今，越来越多的研究尝试将世界建模、多智能体行为预测和轨迹生成整合到统一框架中，甚至将整个规划过程纳入联合训练。

Transformer架构凭借其在建模时序信息与多体交互方面的优势，被广泛用于轨迹预测任务。例如，MTR（Motion Transformer）和AgentFormer等方法展示了Transformer在多体、长序列轨迹预测中的强大表现，通过自注意力机制捕捉交通参与者之间的动态关系，从而生成更具合理性和多样性的预测结果。

另一趋势是扩散模型的引入。扩散模型擅长从复杂分布中生成高质量、多样化的样本，在轨迹预测与生成任务中表现出色。相比传统高斯混合模型或简单回归模型，扩散模型能够更准确地捕捉未来状态的不确定性，生成的轨迹模式也更加丰富。

此外，BEV（Bird’s Eye View，俯视视角）成为新的研究重点。BEV方法将相机、雷达或激光点云等原始数据转换为俯视视角的地图表示，使得感知、轨迹预测和路径规划能够在统一的空间中进行。这种显式化的空间结构有助于提升模块间的协同效率和决策质量。

第四大趋势是“大模型”与多模态模型的应用。部分企业与研究机构尝试将大规模、多模态神经网络引入驾驶系统，整合图像、点云、地图、历史轨迹等多源信息，甚至融合语言模型与世界知识，用于复杂场景的理解与决策。例如，Waymo与Google探索的EMMA模型，旨在通过统一模型提升系统间的信息连贯性与推理能力，但同时也面临算力与工程部署的挑战。

这些新兴技术的共同点在于强调“联合建模”与“不确定性建模”。传统系统中，各模块独立运行，信息在传递过程中容易被压缩丢失；而新趋势通过端到端或半端到端框架联合训练，避免信息衰减，同时利用概率模型保留和利用不确定性，从而提升决策在复杂环境中的鲁棒性。

安全、验证与工程实现的挑战

即便技术不断进步，自动驾驶决策系统的实际部署仍面临重重挑战。安全与验证问题尤为突出，尤其是深度神经网络等学习型系统具有“黑盒”特性，在稀有或极端场景中可能产生不可预测的行为。因此，工业界强调在系统中保留可解释模块，或在学习模块之外引入可验证的安全机制，例如控制屏障函数（CBF）等方法。

近年来，结合实时MPC与CBF的方案在城市交通中表现出良好的安全性能，能够在有限计算资源下提供可计算的安全保障，是“可证明安全”理念的实际应用案例。

此外，实时性与计算资源限制同样是关键挑战。扩散模型、大型Transformer与多模态系统在训练与推理阶段对算力要求极高，而车载计算平台在功耗、散热与延迟方面存在严格限制。因此，常见做法是采用边缘轻量化模型进行快速决策，同时依赖云端或离线系统进行策略更新与仿真训练。

稀有或危险场景的处理也是一个难题。尽管这些场景在实际交通中不常发生，但一旦出现，往往具有高度风险。为此，研究者采用合成数据、仿真场景生成、重要性采样与对抗训练等方法提升系统应对能力，同时结合基于规则的安全边界，以弥补学习模型的盲点。然而，如何对学习系统进行形式化验证，仍是当前研究的重要课题。

最后，法规与社会信任问题始终是自动驾驶商业化进程中的关键障碍。决策系统的行为涉及责任界定与伦理考量。例如，Mobileye的RSS模型试图将“常识驾驶”规则数学化，这虽有助于系统验证与责任厘清，但也引发了关于法律与伦理的广泛讨论。因此，透明度、可追溯性与可解释性正逐渐成为产品设计的基本要求。决策日志、数据回放功能以及内置的可解释接口，已成为增强公众信任的重要手段。