摘要
在开放交通场景,智能网联汽车仍然存在安全可信性弱、交互属性不足等关键瓶颈问题.随着人工智能(AI)的发展和深度学习的突破,AI模型在自动驾驶领域取得显著成果,可以应用于自动驾驶中的场景理解和推理.本文对基于信息融合的智能网联汽车安全交互决策研究进行综述,首先梳理开放场景交通感知和理解方面的研究,然后探讨具有社会交互属性的决策规划模型,最后总结针对AI模型幻觉的安全验证技术.通过结合三方面研究,充分利用AI模型的强大能力实现“熟练司机”驾驶技能,并讨论安全保障技术,弥补AI模型“偶尔犯错”的不足,有望解决自动驾驶安全长尾问题,进一步推动自动驾驶技术的发展.
In open traffic scenarios,intelligent connected vehicles still face critical bottlenecks such as weak safety and reliability,and insufficient interactive attributes.With the advancement of artificial intelligence(AI)and breakthroughs in deep learning,AI models have made significant advancements in the field of autonomous driving,applicable to scene understanding and reasoning in autonomous driving.This paper provides a comprehensive review of the research on safety interactive decision-making for intelligent connected vehicles based on information fusion.It begins by organizing research on traffic perception and understanding in open scenarios,then explores decision-making and planning models with social interaction attributes,and concludes with an examination of safety verification techniques for AI model hallucinations.By integrating research in these three areas,fully leveraging the powerful capabilities of AI models to achieve the driving skills of“skilled human drivers”,and discussing safety assurance technologies to compensate for the“occasional mistakes”of AI models,it is hoped to address the long-tail safety issues in autonomous driving and further advance the development of autonomous driving technology.
作者
黄昭彦
杨烁
吴建华
范佳琦
田炜
殷翔
方浩
褚洪庆
高炳钊
HUANG Zhao-Yan;YANG Shuo;WU Jian-Hua;FAN Jia-Qi;TIAN Wei;YIN Xiang;FANG Hao;CHU Hong-Qing;GAO Bing-Zhao(School of Automotive Studies,Tongji University,Shanghai 201804,China;Department of Electrical and Systems Engineering,University of Pennsylvania,Philadelphia 19104,USA;Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems,Tongji University,Shanghai 201210,China;School of Automation and Intelligent Sensing,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China;School of Automation,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China)
出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第9期1883-1898,共16页
Acta Automatica Sinica
基金
国家重点研发计划(2023YFB2504400)
国家自然科学基金(62373289,62473291)
中央高校基本科研业务费专项资金资助~~。
关键词
智能网联系统
自动驾驶
信息融合
交互决策
Intelligent connected system
autonomous driving
information fusion
interactive decision-making
作者简介
黄昭彦,同济大学汽车学院博士研究生.主要研究方向为自动驾驶安全决策与规划.E-mail:huangzhaoyan@tongji.edu.cn;杨烁,宾夕法尼亚大学电气与系统工程系博士研究生.主要研究方向为控制理论,形式化方法.E-mail:yangs1@seas.upenn.edu;吴建华,同济大学汽车学院硕士研究生.主要研究方向为端到端的自动驾驶,视觉−语言−行动模型.E-mail:2332980@tongji.edu.cn;范佳琦,同济大学上海自主智能无人系统科学中心博士研究生.主要研究方向为自动驾驶场景理解,视觉语言模型.E-mail:fanjq@tongji.edu.cn;田炜,同济大学汽车学院副教授.主要研究方向为自动驾驶感知与预测技术.E-mail:tian-wei@tongji.edu.cn;殷翔,上海交通大学自动化与感知学院教授.主要研究方向为系统与控制理论,自主系统和可信人工智能.E-mail:yinxiang@sjtu.edu.cn;方浩,北京理工大学自动化学院教授.主要研究方向为多智能体协同决策与控制,智能无人系统的多传感器融合SLAM和可信群体智能中的形式化方法.E-mail:fangh@bit.edu.cn;褚洪庆,同济大学汽车学院副教授.主要研究方向为网联新能源汽车经济性驾驶策略,人类驾驶数据引导的汽车安全决策和数据机理混合增强的车辆运动控制.E-mail:chuhongqing@tongji.edu.cn;通信作者:高炳钊,同济大学汽车学院教授.主要研究方向为汽车动力传动系统优化,汽车控制与智能化.E-mail:gaobz@tongji.edu.cn。
