在德國HighD高速公路數(shù)據(jù)集的數(shù)萬條變道記錄中，一套由中國團(tuán)隊研發(fā)的AI系統(tǒng)正悄然逼近人類駕駛員的決策精度。清華大學(xué)聯(lián)合聊城大學(xué)團(tuán)隊在《工程》期刊發(fā)布重磅研究：通過逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)解析262組人類避障軌跡，構(gòu)建全球首個動態(tài)權(quán)重軌跡優(yōu)化模型，使自動駕駛車輛在緊急避障時的軌跡與人類駕駛員相似度達(dá)92%，橫向加速度波動降低45%。這項技術(shù)將L4級自動駕駛的擬人化水平推向新高度。

機(jī)械軌跡之痛：傳統(tǒng)算法為何讓乘客“暈車”？

傳統(tǒng)自動駕駛的避障軌跡依賴工程師預(yù)設(shè)優(yōu)化函數(shù)，面臨兩大瓶頸：

1. 場景僵化：固定權(quán)重模型無法適應(yīng)動態(tài)路況，如前方車輛突然減速時，系統(tǒng)可能因過度追求效率而急打方向；
2. 舒適性缺失：優(yōu)化函數(shù)忽略人類駕駛習(xí)慣，導(dǎo)致軌跡平滑度不足。實驗顯示，傳統(tǒng)算法生成的急剎軌跡橫向加速度峰值為2.8m/s2，遠(yuǎn)超人類駕駛的1.5m/s2，這是乘客眩暈的主因。

研究團(tuán)隊另辟蹊徑，從真實駕駛數(shù)據(jù)中尋找答案。通過分析HighD數(shù)據(jù)集中75小時的高速公路錄像，他們發(fā)現(xiàn)人類駕駛員在Δv（自車與前車速度差）＞20km/h時，避障軌跡曲率會自適應(yīng)增加23%，以平衡安全與舒適。

逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)：讓AI“偷師”老司機(jī)的108種變道技巧

核心技術(shù)突破在于最大熵逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架的構(gòu)建：

• 數(shù)據(jù)萃取：從262組專家避障軌跡中提取3大特征——橫向位置偏差（ηr1）、橫向速度（ηr2）、橫向加速度（ηr3）；
• 權(quán)重反演：通過梯度迭代算法，逆向推導(dǎo)每條軌跡背后的優(yōu)化函數(shù)權(quán)重θr。例如在Δv=40km/h的緊急場景中，系統(tǒng)自動將安全權(quán)重θr1提升至18.6，較平緩場景增加3.2倍；
• 動態(tài)映射：建立速度差（Δv）與自車速度（v）的雙變量多項式模型，實時調(diào)整權(quán)重組合。當(dāng)v＞100km/h時，舒適性權(quán)重θr3占比提高至35%，避免高速急轉(zhuǎn)。

實測數(shù)據(jù)說話：擬人化水平突破行業(yè)天花板

在42組真實場景測試中，新系統(tǒng)展現(xiàn)出驚人優(yōu)勢：

• 軌跡貼合度：與人類駕駛的橫向位置偏差僅0.13米，較傳統(tǒng)算法縮小58%；
• 緊急響應(yīng)：面對Δv=41.76km/h的突發(fā)狀況，系統(tǒng)在0.8秒內(nèi)生成避障路徑，誤觸急剎概率下降70%；
• 能耗優(yōu)化：通過五階樣條插值算法，方向盤電機(jī)控制電流降低22%，功耗僅相當(dāng)于手機(jī)游戲運行。

更突破的是，系統(tǒng)在硬件在環(huán)（HIL）測試中實現(xiàn)0.185米的軌跡跟蹤精度。當(dāng)自車以120km/h行駛時，乘客實測眩暈指數(shù)下降65%，接近人類駕駛員水平。

從實驗室到量產(chǎn)：重新定義自動駕駛“人性化”標(biāo)準(zhǔn)

該技術(shù)已進(jìn)入車企合作階段：

• 城際物流：在30噸重卡測試中，系統(tǒng)使長彎道軌跡曲率波動減少37%，輪胎磨損率下降18%；
• Robotaxi：深圳試點車隊誤觸急剎次數(shù)從日均4.3次降至0.7次，夜間復(fù)雜場景通過率提升至98%；
• 芯片適配：算法經(jīng)壓縮后可在10TOPS算力平臺運行，成本較激光雷達(dá)方案降低90%。

團(tuán)隊預(yù)計，2025年前該技術(shù)將集成至L3級以上車型，屆時高速公路事故率有望降低42%，每年減少碳排放860萬噸。

結(jié)語：當(dāng)AI學(xué)會“以人為師”
當(dāng)自動駕駛不再機(jī)械復(fù)刻物理公式，而是深度融入人類駕駛的柔性智慧，這場由逆強(qiáng)化學(xué)習(xí)引發(fā)的技術(shù)革命，正悄然打破人機(jī)共駕的信任壁壘。從精準(zhǔn)的權(quán)重函數(shù)到優(yōu)雅的避障弧線，中國團(tuán)隊用數(shù)據(jù)驅(qū)動的“擬人哲學(xué)”，為自動駕駛的終極形態(tài)寫下新注腳。

來源: Engineering