安全性是自動駕駛技術(shù)的核心命題之一。記者從清華大學(xué)獲悉，該校車輛與運(yùn)載學(xué)院楊殿閣教授團(tuán)隊研究出一項自動駕駛“可信持續(xù)進(jìn)化”技術(shù)，可使自動駕駛汽車在遇到突發(fā)狀況時，即便沒有預(yù)先設(shè)定的應(yīng)對方案，也能自主學(xué)習(xí)應(yīng)對陌生場景并保證行駛安全。這為自動駕駛汽車實現(xiàn)大規(guī)模商用提供了可能性。

楊殿閣表示，盡管目前自動駕駛汽車已具備在特定典型場景中示范駕駛運(yùn)行的能力，但其大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用仍存安全性擔(dān)憂。自動駕駛依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù)，傳統(tǒng)研究方法是通過采集更大規(guī)模的駕駛數(shù)據(jù)、測試更長的駕駛里程來覆蓋所有可能的駕駛場景，以確保發(fā)生突發(fā)狀況時汽車有預(yù)先設(shè)定的應(yīng)對方案。但由于AI只能處理已知場景，再加上AI算法“黑盒”特點與其偶發(fā)失效特性，在遇到陌生場景時，車輛可能出現(xiàn)難以控制的情況，這使安全駕駛變得十分困難。

圖為利用“可信持續(xù)進(jìn)化技術(shù)”學(xué)習(xí)自動駕駛的應(yīng)用效果。（研究團(tuán)隊提供）

研究團(tuán)隊提出的“可信持續(xù)進(jìn)化技術(shù)”為解決該問題提供了新思路。該技術(shù)基于動態(tài)評估AI的可信賴程度，可使自動駕駛汽車能自主學(xué)習(xí)訓(xùn)練，熟悉各種新遇到的場景，使其駕駛能力“持續(xù)進(jìn)化”，在確保安全的前提下實現(xiàn)更好的駕駛表現(xiàn)。

研究團(tuán)隊成員、清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院博士后曹重說，多次仿真和實車測試的實驗結(jié)果表明，這項技術(shù)能保證自動駕駛汽車在系統(tǒng)沒有預(yù)先設(shè)定的多種突發(fā)場景如車輛逆行、工程車輛壓線超車等發(fā)生時，無需額外指令就能主動避讓，并隨著駕駛里程與數(shù)據(jù)量的累積，性能持續(xù)提升。

楊殿閣認(rèn)為，這項技術(shù)有望解決在面對未知場景時自動駕駛汽車可能做出危險行為的問題，讓自動駕駛汽車具備實現(xiàn)普及和大規(guī)模商用的可能性。

據(jù)悉，這一成果近期在《自然·機(jī)器智能》上發(fā)表。研究團(tuán)隊介紹，這項新技術(shù)此前已在2022北京科技冬奧自動駕駛示范項目中得到成功應(yīng)用。團(tuán)隊將開展大規(guī)模自動駕駛開放道路應(yīng)用示范，以檢驗該技術(shù)在更多行駛場景中的應(yīng)對能力與自主提升能力。（魏夢佳、董慧潔）