不确定环境下的自动驾驶如何实现？

作者 | 论文推土机  编辑 | 汽车人

原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/654834086

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号

ADAS巨卷干货，即可获取

点击进入→自动驾驶之心【规划控制】技术交流群

本文只做学术分享，如有侵权，联系删文

Automated Driving in Uncertain Environments: Planning with Interaction and Uncertain Maneuver Prediction，Constantin Hubmann1, Jens Schulz2, Marvin Becker3, Daniel Althoff4, and Christoph Stiller5。

文章采用了pomdp的方式建模环境的不确定性问题，从而达到处理环境车辆意图和感知的不确定性。这里处理的环境主要是十字路口环境，决策是先固定了空间轨迹，然后进行纵向决策，体现在自动的速度变化上。是一种解耦的思路。这个文章还有一个更早的版本，不过内容是一样的，所以不必去看了，Decision making for autonomous driving considering interaction and uncertain prediction of surrounding vehicles。

而对于目标车，由于其route是hidden variable, 是我们希望估计的东西，这个东西会通过后面的贝叶斯推断的方式进行更新，所以对于目标车，我们关注的状态中有一个route r, 此外由于后面是通过这个车的空间位置和车速进行贝叶斯推断的，所以观测空间中有位置和速度的信息，这里其他车的state包括：

离散空间的状态转移方程：

这里的加速度，通过ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ的方式计算得到，这个值可以用数据训练获得，也可以用一些简单的规则的方式获得：

接下来是观测空间，这个观测上面说了，要用贝叶斯推断来更新概率，且用了空间位置和车速，所以这里的观测状态对于自己来说是：

而对于其他车辆则是：

对于观测函数来说，观测特征是：

采用贝叶斯推断：

pomdp的求解采用了ABT算法，没有仔细研究过ABT, 这里就不多写了。下面可以看一下实验数据。一个是十字路口场景：

这目标车有可能直行，也有可能右转，所以存在一定与本车发生交互的可能性。

可以看到上图中的对比，如果只是采用不考虑不确定性的算法，我们会选择保守的策略，而考虑了不确定性之后，则会看到轨迹的车速并不会非常保守，这种特点非常像contingency plan出来的效果。往后看实验数据，在这个类似的场景中：

我们可以看到本车的车速，也就是下图中的蓝色线，首先在不确定目标意图的时候，在两车逼近到9s的时候发生了减速，然后随着目标意图的收敛，从直行变成了右转，不与本车发生交互，本车在接下来就开始加速。而在 v-t图中的对比可以看到，别的两种轨迹，分别是假设目标100%右转或者直行的情况下的本车轨迹，考虑不确定性的轨迹事实上是介于两者中间的，所以有一次非常像contingency plan的结果：

从s-t图上面可以看到类似的效果：

可以看到本车的蓝色线也是介于另外两种极端可能性之间的。考虑不确定性后可以将轨迹粘合在两种极端可能性之间，起到contingency的效果。

① 全网独家视频课程

BEV感知、毫米波雷达视觉融合、多传感器标定、多传感器融合、多模态3D目标检测、点云3D目标检测、目标跟踪、Occupancy、cuda与TensorRT模型部署、协同感知、语义分割、自动驾驶仿真、传感器部署、决策规划、轨迹预测等多个方向学习视频（扫码即可学习）

视频官网：www.zdjszx.com

② 国内首个自动驾驶学习社区

近2000人的交流社区，涉及30+自动驾驶技术栈学习路线，想要了解更多自动驾驶感知（2D检测、分割、2D/3D车道线、BEV感知、3D目标检测、Occupancy、多传感器融合、多传感器标定、目标跟踪、光流估计）、自动驾驶定位建图（SLAM、高精地图、局部在线地图）、自动驾驶规划控制/轨迹预测等领域技术方案、AI模型部署落地实战、行业动态、岗位发布，欢迎扫描下方二维码，加入自动驾驶之心知识星球，这是一个真正有干货的地方，与领域大佬交流入门、学习、工作、跳槽上的各类难题，日常分享论文+代码+视频，期待交流！

③【自动驾驶之心】技术交流群

自动驾驶之心是首个自动驾驶开发者社区，聚焦目标检测、语义分割、全景分割、实例分割、关键点检测、车道线、目标跟踪、3D目标检测、BEV感知、多模态感知、Occupancy、多传感器融合、transformer、大模型、点云处理、端到端自动驾驶、SLAM、光流估计、深度估计、轨迹预测、高精地图、NeRF、规划控制、模型部署落地、自动驾驶仿真测试、产品经理、硬件配置、AI求职交流等方向。扫码添加汽车人助理微信邀请入群，备注：学校/公司+方向+昵称（快速入群方式）

④【自动驾驶之心】平台矩阵，欢迎联系我们！