感知决策一体化,自动驾驶技术再进一步

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随着人工智能、新能源等技术的发展，自动驾驶汽车正在成为汽车技术未来发展的趋势。

自动驾驶是一个高度复杂的技术体系，是现代智能交通领域的一项重要技术创新，其未来发展潜力不容小觑。自动驾驶技术不仅需要多个学科领域的知识和技能，包括传感器硬件、机器学习、多模态融合等内容，还需要适应不同国家与地区的道路规则和交通文化，与车辆及行人进行良好的交互，以实现高度的可靠性和安全性。

图源视觉中国

具体来说，自动驾驶主要实现以下几个关键功能：

1、感知与感知融合：自动驾驶系统通过传感器获取车辆周围的信息，包括道路、障碍物、行人、信号灯等，然后将这些数据进行综合和分析，构建对环境的精确认知。

2、预测决策与规划：系统根据感知结果和内置的规则，制定安全、高效的行驶策略。它考虑到车辆的当前状态、目标位置、交通规则等因素，进行路径规划、车道选择、跟车行驶等决策。

、控制与执行：自动驾驶系统将决策转化为具体的车辆控制指令，包括车速控制、方向盘控制、刹车控制等，实现车辆的自主行驶。

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目前，自动驾驶技术已经实现了Level2（部分自动辅助驾驶）和Level（有条件的自动驾驶）的阶段，而Level4（高度自动化）和Level5（完全自动化）则还在不断发展之中。在Level2阶段，车辆可以自动控制加速、制动和转向，而Level阶段，则可以实现较为复杂的道路环境下的自动驾驶。

上海AI实验室联合团队提出业界首个感知决策一体化自动驾驶大模型

在今年的国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）上，上海AI实验室联合团队的研究成果《Planning-orientedAutonomousDriving》[1]（以路径规划为导向的自动驾驶）摘得最佳论文奖，可谓“万里挑一”！该研究成果提出了首个感知决策一体化的自动驾驶通用大模型UniAD，开创了以全局任务为目标的自动驾驶大模型架构先河,为自动驾驶技术与产业的发展提出了新的方向。

UniAD，图源上海AI实验室

自动驾驶系统中包含三大主任务即，感知、预测和规划。当前，业界主流的方案架构分别采用不同的模块来处理这些具体任务，但由于各模块并非以驾驶为最终目标进行优化，因而自动驾驶系统的整体性能提升受到了很大限制。

在UniAD中，研究人员首次将感知、预测和规划等三大类主任务、六小类子任务（目标检测、目标跟踪、场景建图、轨迹预测、栅格预测和路径规划）整合到统一的基于Transformer的端到端网络框架下，实现了全栈关键任务驾驶通用模型。在nuScenes真实场景数据集下，UniAD的所有任务均达到领域最佳性能（State-of-the-art），尤其是预测和规划效果远超之前的最佳方案。其中，多目标跟踪准确率超越SOTA20%，车道线预测准确率提升0%，预测运动位移和规划的误差则分别降低了8%和28%。

晴天直行场景，图源上海AI实验室雨天转弯场景，图源上海AI实验室夜晚视野变暗场景，图源上海AI实验室

上海AI实验室青年科学家李弘扬介绍，凭借其充分的可解释性、安全性、与多模块的可持续迭代性，UniAD是目前为止最具希望实际部署的端到端模型。基于UniAD的纯视觉自动驾驶方案可为产业界提供全新的研发思路，在节省大量硬件成本的同时，有助于提高出行的安全性与舒适性。该科研成果在产业界的落地应用，将有力地推动自动驾驶技术与产品的规模化发展。

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自动驾驶技术的发展不仅将极大地改变人们的出行方式，还可能改变整个汽车产业。自动驾驶汽车可以使驾驶变得更为安全和舒适，同时减少事故的发生，在提高交通效率、减少拥堵和排放、推动城市的可持续发展和智慧城市的建设等方面有着重要作用。相信随着科研成果的不断产出和落地，自动驾驶技术会继续大步向前。

为中国科学家加油、点赞！

[1]论文链接：