自动驾驶决策系统解析及发展中的技术与挑战
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自动驾驶决策系统解析及发展中的技术与挑战
自动驾驶汽车的决策过程并非一个简单的动作，而是一个层级分明的系统流程。它首先明确目标行为，例如“变道”“左转”或“减速跟车”，接着将该行为转化为一条具体、可行且安全的行驶轨迹，最终由底层控制器执行并实现。
决策系统需在多个维度之间取得平衡，包括安全性（始终优先）、舒适性（防止乘客不适）、合法性（遵守交通法规）、效率（避免不必要的减速）以及可解释性（便于追溯决策原因）。这些目标本身常常相互矛盾，比如最安全的策略可能过于保守，影响行驶效率，而追求最高效的路径又可能带来风险。
主流方法：层级结构、优化与规则
多年来，自动驾驶的决策与规划主要依赖于“层级化 + 优化/采样”的方法。系统会根据地图信息与当前路况，选择合理的驾驶策略。例如，在交叉路口，系统可能判断“等待后左转”或“加速通过”为最优选项，从而确保行驶安全性。
在轨迹生成方面，主要采用两类方法：采样/搜索类和优化类。采样类方法通过生成多个候选轨迹，基于碰撞风险、舒适度、法规约束等标准评估其质量，最终选择代价最低的轨迹。这类方法易于实现，但面对复杂场景时计算负担较大，样本数量激增可能导致性能问题。
优化类方法则将轨迹建模为连续函数，通过数学优化求解最优路径。常用的工具包括拉格朗日优化、迭代线性二次调节（iLQR）和模型预测控制（MPC）。其中，MPC因其能直接整合动力学与状态约束，同时具备实时滚动优化能力，成为广泛应用的技术。
除了数学优化，规则驱动的方法也被用于提升系统的安全性。例如，Mobileye提出的Responsibility-Sensitive Safety（RSS）框架定义了一套数学化的驾驶常识规则，用于判断何时应采取防御性措施，从而提供可解释性强的安全保障。这类方法是实现“可证明安全”的典型代表。
许多商业系统还引入了“安全监护层”，其作用并非生成轨迹，而是在主规划模块可能做出危险决策时进行拦截或修正。近年来，学习型模块与基于规则的安全模块结合，形成“学习 + 证据化安全”的混合架构，兼顾灵活性与可靠性。
新兴技术趋势
当前，自动驾驶技术正朝着几个关键方向演进。首先是预测与规划边界逐步融合。过去感知负责“识别”，预测负责“推断”，规划负责“决策”，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结合，甚至将规划纳入统一的学习框架。
Transformer架构因其在时序建模和交互建模上的优势被广泛采用。例如，MTR和AgentFormer等模型展示了Transformer在多主体、长时序轨迹预测中的强大能力，其自注意力机制可有效捕捉交通参与者的相互作用，生成多样且合理的未来轨迹。
另一个趋势是扩散模型被引入轨迹预测和生成。这类模型擅长从复杂分布中生成高质量样本，能更全面地表达未来的不确定性，生成的轨迹模式比传统高斯混合模型更具多样性。
BEV（Bird’s Eye View）视角的引入也是当前的重要进展。通过将多传感器数据投影至车辆周围的俯视图，BEV显式化了空间结构，使得轨迹预测与规划模块可在统一空间中进行评估与优化。
此外，大模型与多模态神经网络的探索也逐渐兴起。部分团队尝试将大规模多模态模型用于整合图像、点云、地图及语言信息，提升系统对复杂场景的适应能力。例如，Waymo与Google合作的EMMA项目正在探索将多模态模型应用于世界建模与轨迹生成。
上述技术趋势的一个共同点是强调“联合建模”与“不确定性建模”。传统系统各模块独立运行，信息传递存在压缩与损失，新方法则倾向于在端到端或半端到端框架中进行联合训练，同时利用概率模型保留不确定性信息，提升系统在面对多模态未来时的鲁棒性。
安全性、可验证性与工程实现挑战
即使技术不断进步，自动驾驶系统仍面临严峻的工程化与合规挑战。安全性与可验证性尤为关键，尤其在极端场景下，深度学习模型可能表现出不可预测的行为。因此，系统设计中常保留可解释模块，或在学习模块之外引入可证明安全的机制，如控制屏障函数（CBF）。
近年来，将实时MPC与CBF结合的方法已在城市驾驶中实现可计算的安全保障，成为该领域的重要进展。然而，实时性与算力限制仍是现实部署中的难题。大型模型如扩散模型和多模态Transformer对计算资源要求高，而车载系统在功耗、散热及响应时间方面均存在硬性约束。
针对稀有或高风险场景的应对策略同样复杂。系统需通过合成数据、仿真生成、重要性采样或对抗训练等方式提升泛化能力。同时，如何对学习系统进行形式化验证仍是一个开放性问题，需结合可解释AI与全面的实测验证。
法规与公众信任问题始终是自动驾驶发展的核心挑战之一。决策系统的运行直接关系到责任划分与伦理问题。像RSS这样的规则化框架有助于建立数学可证的安全性，但也引发了关于法律边界与责任归属的讨论。为提升社会接受度，系统通常配备可追溯的决策日志、数据记录与可视化接口，增强透明性。
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