全面分析四大自动驾驶策略
发布时间：2022-08-26 11:28:07 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：导读 当前自动驾驶的策略研究还停留在具体场景执行具体策略，清华大学的研究人员在交通领域的顶会发表了一篇全面的综述，从更高级的角度分析自动驾驶策略。 当自动驾驶遇见会车，应该抢先通过，还是等待让行？ 自动驾驶的策略一直是该领域的核心问题，即在交
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导读 当前自动驾驶的策略研究还停留在具体场景执行具体策略，清华大学的研究人员在交通领域的顶会发表了一篇全面的综述，从更高级的角度分析自动驾驶策略。 当自动驾驶遇见会车，应该抢先通过，还是等待让行？ 自动驾驶的策略一直是该领域的核心问题，即在交通冲突区域内，自动驾驶汽车应该如何与其他交通参与者进行合理且高效的互动。 过于激进或过于保守的策略都会对通行效率产生影响，甚至对乘坐者的生命安全造成威胁。 图片 之前对于自动驾驶策略的研究主要集中在低级详细的驾驶行为或特定的交通情况上，也就是「具体问题具体分析」，导致工程代码里可能有成千上万个if-else，而目前也缺乏对高级驾驶策略研究。 尽管研究人员对驾驶策略表现出越来越多的兴趣，但仍没有关于如何主动实施安全驾驶的全面答案。 最近，由清华大学、中科院自动化所和Intel中国研究院联合研究的成果，在交通安全领域国际顶级期刊Accident Analysis and Prevention（交通领域SSCI期刊排名第一，JCR Q1）举办的2021年年度研讨会上进行了公开展示和口头汇报，并获得了该期刊年度最佳论文奖。 图片 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0001457520317577#! 作者在分析了几种代表性驾驶策略之后，提出了三个对衡量驾驶策略很重要的特征维度：首选目标（preferred objective），风险欲望（risk appetite）和协作方式（collaborative manner）。 根据这三个特征维度，研究人员将自动驾驶汽车的现有驾驶策略分为四种：防御性驾驶策略，竞争性驾驶策略，谈判的驾驶策略和合作驾驶策略，并对这四种策略进行了比较，并找出了改善高级驾驶策略设计的可能方向。 作者认为，在面对将长期存在的混合交通流（自动驾驶汽车与传统汽车混行）时，应该主动引入路权协商机制以调和个体意图之间的矛盾。 论文的通讯作者为李志恒博士，目前是清华大学深圳研究生院副教授、博导。于2009年获清华大学自动化系控制科学与工程学科工学博士学位。主要研究方向为：智能交通系统、交通信号控制系统、交通管理规划、智能公共交通系统、智能交通大数据研究等。主持和参与国家级项目10余项。 自动驾驶的未来 近年来，自动驾驶技术被寄予厚望，人们普遍相信其有潜力重塑整个道路运输领域并解决众多实际交通问题，如道路可达性、交通效率、便利性，尤其是安全性。 然而，越来越多的研究者逐渐发现，教会自动驾驶汽车「安全行驶」绝非易事。以左转为例，2010 年美国交通部的一项研究对超过200万起事故调查后发现，左转发生的事故几率是右转的二十倍；自动驾驶领域巨头Waymo的行为团队负责人、软件工程师Nathaniel Fairfield认为：无保护的左转是自动驾驶中最棘手的事情之一；MIT机械工程系John Leonard教授也曾坦言：自动驾驶每天都有很多挑战，左转弯几乎在问题列表的最上端。 而该项工作研究团队认为，引发左转碰撞这类安全问题的本质原因是不同车辆在互动时采用的宏观策略存在差异。不同于聚焦具体场景或具体驾驶行为的微观策略，宏观策略是对决策过程典型要素的抽象，是由自动驾驶策略的硬件基础与决策机制共同决定的。 因此，这项工作主要讨论了自动驾驶汽车在与其他交通参与者互动的过程中，应该遵循何种宏观策略以避免由误判引起的碰撞风险，从而有序通过交通冲突区域。 在这项工作中，研究团队在回顾现有研究后，提出了两个用来衡量宏观驾驶策略的主要维度: 协作意愿，即驾驶主体是否愿意为换取整体利益而让渡一部分个体利益； 风险偏好，即驾驶主体对驾驶策略所带来的潜在风险的态度。 根据整体利益（环境交通效率等）和个体利益（单车通行速度）之间不同的侧重，现有典型驾驶策略可以分为「对抗驾驶」和「合作驾驶」两类。 其中，根据风险偏好的不同，对抗驾驶策略进一步分为了偏好安全指标的风险厌恶型「防御性驾驶策略」和偏好速度指标的风险中性「竞争性驾驶策略」。 而合作性驾驶策略又可以分为不依赖主动通信设备的“协商性驾驶策略”和依赖主动通信设备（车联网、V2V等）的「协同性驾驶策略」（图1）。 图片 图1：四类典型宏观驾驶策略 在这项工作中，研究团队针对以上四种典型驾驶策略的运作机理，核心任务，交互逻辑，决策机制和硬件基础进行了综述分析。 具体来说，防御性驾驶策略被定义为:对其它车辆采取非理性假设（即认为非理性行为发生概率高），规定自动驾驶汽车以保证自身安全为核心目的而独立决策的一种驾驶策略。 竞争性驾驶策略被定义为：对其它车辆采取理性假设(即认为非理性行为发生概率低)，规定自动驾驶汽车以提高自身效率为核心目的而独立决策的一种驾驶策略。 协商性驾驶策略被定义为：基于对传统驾驶行为的理解，自动驾驶汽车与其他车辆进行合理协商、共同决策，以换取效率和安全兼顾的一种驾驶策略。 协同性驾驶策略被定义为：在车联网技术的支持下，自动驾驶汽车与其他车辆协同、接受统一调度指令以达到全局最优的一种驾驶策略。 紧接着，团队进一步对这四种策略的利弊与特点进行了讨论。 随着本世纪自动驾驶技术的发展，防御驾驶策略最早被提出，因为这种驾驶策略与人类驾驶规则之间存在着诸多相似之处，核心目标都是消解或者减少交通不确定性所带来的潜在风险。 然而，防御性驾驶的最大弊病在于：自动驾驶汽车为了防止小概率交通事故的发生可能会过度冗余保守，使得交通效率下降。 比如，在Intel Mobileye团队提出的责任敏感性驾驶模型（Responsibility Sensitive Safety，RSS）原始版本[2]中，自动驾驶汽车被要求保持足够远的安全距离以应对前车随时可能的急刹行为（图2）。 而团队进一步研究发现，当将前车的意图纳入决策考量后，自动驾驶汽车可以在保证安全要求的前提下将跟随距离缩短三倍以上。这表明在引入交互后，改良后的防御驾驶同样可以保证一定的交通效率。 （编辑：上饶站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
