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安全可(ke)靠的自動(dong)駕駛(shi)決(jue)策依賴于對場(chang)景的準確(que)認(ren)知，而這(zhe)正是預測模(mo)塊的主要目標(biao)。然(ran)而，預測模(mo)塊固有的局限性和真(zhen)實場(chang)景的復雜(za)及不確(que)定性，為(wei)其帶來了不小的挑(tiao)戰，可(ke)能會導致不準確(que)的預測結果，進而誤導自動(dong)駕駛(shi)系(xi)統做出不合理甚(shen)至(zhi)危(wei)險地(di)決(jue)策。
針對現有自動駕駛預測模塊潛在的(de)功能不(bu)足與(yu)認知(zhi)挑戰，清華(hua)大學(xue)車(che)輛與(yu)運(yun)載學(xue)院直博生邵文博等研究(jiu)人員(yuan)，從在線監測預測模型的(de)角度探討了(le)不(bu)同的(de)技(ji)術實現方案(an)，獲(huo)取了(le)更全面、可信的(de)自動駕駛認知(zhi)結果(guo)。
該團隊提(ti)出了基(ji)于(yu)不(bu)(bu)(bu)確(que)(que)定性估計和引入(ru)自感知模塊(kuai)兩種預(yu)測(ce)(ce)模型監(jian)測(ce)(ce)方法，并設計了獨立通用的(de)監(jian)測(ce)(ce)模型以實現不(bu)(bu)(bu)同預(yu)測(ce)(ce)模型（被監(jian)測(ce)(ce)對象）在(zai)線監(jian)測(ce)(ce)。監(jian)測(ce)(ce)結果(guo)能夠(gou)作為(wei)(wei)關(guan)鍵補充信息，為(wei)(wei)不(bu)(bu)(bu)同級別的(de)自動駕駛(shi)系統提(ti)供輔助。與基(ji)于(yu)不(bu)(bu)(bu)確(que)(que)定性估計和引入(ru)自感知模塊(kuai)兩種預(yu)測(ce)(ce)模型監(jian)測(ce)(ce)方法相關(guan)的(de)論文成果(guo)分別收錄于(yu)ICRA 2023和IV 2023頂會上。
此(ci)外，邵(shao)博士及相關(guan)團隊還提出一種針對黑盒軌跡預測模型的(de)(de)在線監(jian)測PMTM，并構(gou)建出城市十(shi)字路口下的(de)(de)真實(shi)數據集SIND。PMTM有效地實(shi)現了(le)良(liang)好的(de)(de)監(jian)測效果性能，尤其在基于深度學習的(de)(de)監(jian)控方面表現出色，平(ping)均預測得分優于以前的(de)(de)白盒和灰盒方法(fa)。
通過(guo)重(zhong)新(xin)審視自動駕駛的風險(xian)認(ren)知(zhi)過(guo)程，結(jie)(jie)合預(yu)測和(he)在(zai)線監測結(jie)(jie)果，構(gou)建出預(yu)測模型潛在(zai)功能(neng)不足的綜合風險(xian)認(ren)知(zhi)模型，設(she)計更安全(quan)可靠的決策(ce)方法，進而提高自動駕駛安全(quan)決策(ce)的準(zhun)確性(xing)，避免潛在(zai)事故發生。
12月28日19點，「自動駕駛新青年講座」第33講邀請到論文一作、清華大學在讀博士邵文博參與，主講《自動駕駛預測模型的在線監測與安全決策》。
講者
邵文博，清華大學在讀博士
車(che)輛(liang)與運載學院(yuan)直博生，師(shi)從李駿教授，研(yan)究方向包含自(zi)動駕駛決(jue)策、預測規劃及預期(qi)功能安全(quan)。曾在T-ITS、Engineering、ICRA、ITSC、IV等(deng)期(qi)刊(kan)/會議發表多篇學術論文。
第33講
主 題
《自動(dong)駕駛預測模型的在線(xian)監(jian)測與安全決(jue)策》
提 綱
1、自動駕駛決策及其面臨的認知挑戰
2、城市十字路口下的真實數據集SIND構建
3、自動駕駛預測模型的在線監測
4、自動駕駛(shi)綜合風險認知與安全決策(ce)
直 播 信 息
直播時間：12月28日19:00
直(zhi)播地點：智猩猩知識店(dian)鋪
成果
論文標題
《SIND: A Drone Dataset at Signalized Intersection in China》
《Failure Detection for Motion Prediction of Autonomous Driving: An Uncertainty Perspective》
《Self-Aware Trajectory Prediction for Safe Autonomous Driving》
《When Is It Likely to Fail? Performance Monitor for Black-Box Trajectory Prediction Model》
論文地址
//arxiv.org/abs/2209.02297
//arxiv.org/abs/2301.04421
//arxiv.org/abs/2305.09147
//www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.24265672.v1
開源地址
//github.com/SOTIF-AVLab/SinD
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