自动驾驶决策系统的技术演进与挑战
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自动驾驶决策系统的技术演进与挑战
自动驾驶的决策过程并非单一动作，而是由多个层级协作完成的复杂流程。首先在行为层，系统需明确执行任务，例如变道、左转或减速跟车；随后在轨迹层，将行为转化为一条具体且安全的行驶路径；最后，控制层接收该轨迹并驱动底层控制器进行跟踪。
决策系统在设计时需兼顾多项核心指标：安全性始终居于首位，其次是乘坐舒适性、遵守交通法规、行驶效率，以及决策过程的可追溯性。然而，这些目标往往相互冲突，例如过于谨慎的行为可能降低通行效率，而追求速度则可能增加风险。因此，决策系统本质上是在安全与效率之间寻找最优平衡。
主流方法：分层结构与优化算法
长期以来，自动驾驶系统依赖于分层决策与优化/采样方法。系统首先基于实时感知数据和高精地图，选择合适的策略，例如在交叉口是“停车等待左转”还是“加速通行”。这一策略决定了系统在复杂交通环境中的行为逻辑。
在轨迹生成方面，主要采用两类方法：采样类与优化类。采样类方法通过生成多个轨迹候选，并基于碰撞风险、舒适性、法规约束等指标进行评估，最终选择最优轨迹。该方法虽然直观，但在复杂场景下可能导致计算资源激增。
优化类方法则将轨迹建模为连续函数，通过数学优化手段（如拉格朗日乘数、iLQR、MPC）求得最优解。其中，MPC因其能够将动力学与约束条件纳入优化过程，并支持滚动优化，被广泛应用于自动驾驶系统中。
除了数学优化，基于规则的安全保障机制同样重要。例如，Mobileye提出的Responsibility-Sensitive Safety (RSS) 框架，通过数学建模定义“常识性驾驶规则”，确保系统在面对突发状况时具备防御能力。这类方法为系统提供可验证的安全性，是工业界推进“可证明安全”理念的关键。
在许多商业系统中，还会设置“安全裁判层”，该模块并非直接参与轨迹生成，而是在检测到主决策可能带来风险时进行干预或修正。当前，许多系统将学习模型与基于物理或规则的安全模块结合，构建“学习+证据化安全”的混合架构。
近期技术趋势与创新方向
近年来，自动驾驶领域呈现出多个技术融合的趋势。其中，预测与规划之间的界限正逐渐模糊。传统系统将感知、预测与规划分层处理，但如今越来越多的工作尝试将世界建模、多主体行为预测与轨迹生成统一在同一个学习框架中。
Transformer架构因其在时序建模与多主体交互建模方面的优势，被广泛应用于轨迹预测任务。例如MTR和AgentFormer模型通过自注意力机制捕捉交通参与者间的复杂关系，从而生成更合理、更具多模态特性的未来轨迹预测。
另一个引人关注的技术是扩散模型的应用。扩散模型擅长从复杂分布中生成多样化的样本，适用于不确定性较高的预测任务。相比传统高斯混合模型或简单回归模型，扩散模型能够更精细地表达未来行为的可能性。
BEV（Bird’s Eye View，俯视图）技术也成为当前研究热点。该方法将多传感器数据（如相机、雷达、激光雷达）统一映射到俯视视角，有助于提升感知精度并为轨迹规划提供更一致的空间参考。
此外，多模态大模型的探索也逐渐兴起。部分企业尝试将大规模神经网络用于整合图像、点云、地图及历史轨迹数据，甚至引入语言或知识库来增强系统的理解与推理能力。例如，Waymo与Google正研究多模态模型在轨迹生成和世界建模中的应用，尽管这类方案面临工程部署的挑战。
这些技术趋势的共同特征是强调联合建模和不确定性建模。传统系统各模块独立运行，信息在传递过程中容易丢失；而新方法倾向于在端到端框架下进行联合训练，以保持信息完整性，并利用概率模型表达未来的多种可能性，提升系统鲁棒性。
工程化与安全性挑战
尽管技术进步显著，自动驾驶系统仍面临严峻的工程与合规挑战。特别是在安全性与可验证性方面，深度学习模型因其“黑盒”特性，在极端或罕见场景下可能表现出不可预测的行为。
为此，多数系统保留了可解释和可验证的模块，或在学习模型之外叠加基于CBF（Control Barrier Functions）等技术的安全保障机制。例如，实时MPC与CBF的结合已在城市道路测试中展现出一定的可证明安全性。
计算资源与实时性是另一项关键挑战。扩散模型、巨型Transformer和多模态大模型对算力要求极高，而车载系统在功耗、散热和延迟方面存在严格限制。因此，行业内通常采用混合架构：在边缘端使用轻量化模型快速响应，同时在云端使用大模型进行策略更新或仿真训练。
稀有场景的处理同样复杂。这类场景往往危险但发生频率低，要求系统具备足够灵活的应对能力。当前解决方案包括合成数据、仿真生成、重要性采样与对抗训练等。同时，建立形式化验证体系仍是研究热点。
法规与社会信任的平衡
自动驾驶系统的推广还涉及复杂的法律与伦理问题。决策系统的行为直接影响责任归属与公众信任。例如，Mobileye提出的RSS框架虽然为安全证明提供了理论支持，但也引发了关于驾驶伦理与法律边界的新讨论。
目前，提升系统透明度与可追溯性已成为产品化的重要方向。例如，记录并回放决策日志、提供可解释性接口等举措，有助于增强公众对自动驾驶技术的信任。
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