Transformer如何提升自动驾驶的智能水平

Transformer如何提升自动驾驶的智能水平

在自动驾驶技术的发展过程中，Transformer这一神经网络架构正扮演着越来越重要的角色。最初广泛应用于自然语言处理领域，Transformer凭借其独特的信息处理能力，逐渐被引入计算机视觉和机器人技术。与传统的卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）不同，Transformer具备全局视野，能够自动评估所有输入信息的重要性，并在信息之间建立动态关联。

这一特性对自动驾驶系统尤为重要。在实际驾驶环境中，车辆需要同时处理来自多个传感器的数据，包括摄像头图像、毫米波雷达、激光雷达以及高精度地图等，同时还要理解车辆与行人等交通参与者的互动关系。传统方法在处理这种多模态、时序性强的复杂数据时存在明显短板，而Transformer通过其架构优势，有效弥补了这一不足。

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Transformer能够将“前方100米处出现的一个模糊物体”、“旁边车道上正在减速的车辆”以及“几秒钟前出现在路口的行人”等多个看似独立的信息点整合为统一的“输入单元”。它会自动在这些单元之间建立关键联系，进而提炼出对当前驾驶决策最有价值的核心信息。这种强大的全局关联能力，使得感知、预测和路径规划等原本彼此独立的功能模块，能够以更集成、更智能的方式协同运作。

Transformer的核心机制：自注意力与多头注意力

Transformer的卓越表现，源于其核心机制——“自注意力（Self-Attention）”。在这一机制中，输入中的每个元素（如图像块、激光点云单元）都会被转化为三种向量：Query（查询）、Key（键）、Value（值）。

• Query（查询）：代表当前元素提出的问题：“我应当关注谁？”
• Key（键）：代表其他元素的标识信息：“我是谁？”
• Value（值）：代表其他元素所携带的内容信息：“我包含什么内容？”

Transformer通过将Query与所有Key进行相似度比较，计算出相应的权重，然后将这些权重作用于对应的Value，以生成新的表示。这个过程本质上是让模型自主判断“哪些其他位置的信息有助于当前的理解”。为了提升训练稳定性，注意力计算还引入了缩放因子。

为增强模型的表达能力，Transformer采用了“多头注意力”机制，即同时运行多个独立的注意力运算。这如同让多个专家从不同角度分析信息：有的专家侧重局部特征，有的则关注全局结构，最终综合各专家的判断，形成更全面的理解。

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在处理自动驾驶中的时间序列任务时，Transformer可以将过去若干帧的输入作为序列，通过注意力机制学习时间依赖性，并结合“位置编码”以维护时间顺序。这使得车辆和行人未来运动轨迹的预测更加准确。

Transformer在感知模块的优势

传统的感知系统通常依赖卷积网络提取图像特征，并通过特定的检测头（如Faster R-CNN、YOLO）进行目标识别。而Transformer将检测问题重新定义为“一组查询与场景中对象的匹配”，例如DETR及其改进版本，简化了锚框设定和非极大值抑制（NMS）等步骤，提升了整体处理效率。

1）对远距离或稀疏目标的检测更鲁棒

借助全局注意力机制，Transformer在处理远处小目标时，能够同时参考近处的大目标和整体场景信息。这种能力在目标部分遮挡或图像分辨率不足的情况下尤为关键，系统可以根据上下文推断目标身份，如行人或静止车辆。

2）多模态融合更自然

自动驾驶系统通常配备多种传感器，如摄像头、毫米波雷达和激光雷达。Transformer提供了一种统一框架，将这些异构数据转化为“输入单元”，并通过跨模态注意力机制实现信息交互。例如，激光雷达的三维点云数据可以与摄像头的纹理信息互补，模型能自主判断何时依赖哪种传感器，实现早期数据融合。

3）端到端的检测与跟踪更易整合

Transformer能够将检测框、历史轨迹乃至ID信息表示为token，使系统能够在同一模型内完成检测与跟踪任务，减少后处理步骤，降低ID-switch的概率。在多目标跟踪（MOT）中的研究进展，也为自动驾驶中的物体身份持续识别提供了支持。

Transformer在决策层面的应用

预测交通参与者的未来轨迹，并据此规划出最优路径，是自动驾驶系统的核心功能。为实现这一目标，模型需要具备强大的时空推理能力，以理解各交通参与者之间的复杂交互。Transformer的自注意力机制在这一过程中展现出独特优势。

1）更精准的交互建模

传统方法在建模多智能体交互时往往较为局限。而Transformer的注意力机制可以动态评估任意两个参与者之间的关系，并聚焦于关键影响因素。例如，在无信号灯路口中，系统可同时关注左侧来车、右侧行人和前方车辆的行为意图，从而生成多种合理轨迹预测，确保安全通行。

2）对长时记忆的处理更高效

在预测某些复杂驾驶行为时，系统往往需要回顾较长时间段的历史数据。例如，某车辆在几秒前开启转向灯但未立即变道，此时才开始执行动作。Transformer在处理长序列任务方面比传统LSTM更为稳健，并具备并行计算优势。为应对更长的历史信息，系统还可引入稀疏注意力、混合局部-全局机制或缓存机制，以控制计算开销。

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3）规划模块可直接利用注意力分布

当预测与规划模块均采用Transformer架构时，二者之间的信息传递将更加流畅。规划模块不仅可获取预测轨迹，还能观察到预测过程中各交通参与者之间的注意力分布。这种上下文信息可帮助自动驾驶系统在复杂场景中做出更安全、更合理的决策，例如对行为不确定的车辆保持额外警惕。

结语

Transformer为自动驾驶系统提供了一种全新的信息处理范式，使其能够更全面地理解和融合来自不同来源、不同时刻的数据。这种能力让机器在面对复杂交通环境时，能像人类驾驶员一样做出更前瞻、更合理的驾驶决策。

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原文标题：Transformer如何让自动驾驶变得更聪明？