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毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破

復雜路口下軌跡規劃算法接近人類駕駛水平

近日,毫末智行人工智能中心技術團隊提交的論文被IEEE TIV正式錄用,繼相關論文成功入選CVPR2023后,毫末技術再度收獲業內頂尖學術期刊認可。

毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破

IEEE Transactions on Intelligent Vehicles (IEEE TIV,IEEE智能車匯刊)是全世界第一份智能車專業學術期刊,10年前由時任IEEE TITS主編的王飛躍倡議并推動創立,目前已被SCI收錄

據Elsevier在2022年發布的期刊影響力榜單表明,IEEE TIV在2021年的CiteScore高達10.9。在CiteScore排名中,IEEE TIV在“控制與優化”學科類別的118個學術出版物中排名第4位,排名居前4%;在“汽車工程”學科類別的102個學術出版物中排名第7位,排名居前7%;在“人工智能”學科的269個學術出版物中排名第28位,排名居前11%。

兩階段自動駕駛軌跡規劃算法

本次IEEE TIV收錄的論文由毫末人工智能中心技術團隊撰寫,題目為《Safety-balanced driving-style aware trajectory planning in intersection scenarios with uncertain environment》(不確定性路口場景下基于駕駛風格識別的安全軌跡規劃)。

毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破

該論文針對高動態的不確定性路口場景,考慮周圍人類駕駛車輛(HDVs)的駕駛風格,提出了一種兩階段自動駕駛車輛(SDVs)軌跡規劃算法

該方法在復雜不確定性場景中實現了安全、高效的駕駛軌跡規劃。實驗結果證明了所提出方法在不確定性路口場景的規劃效率和有效性,通過考慮路口場景下HDVs 的駕駛風格與意圖動態,SDVs能夠做出更魯棒、合理的規劃行為。

毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破

這種安全平衡的軌跡規劃方法,包含候選軌跡生成安全軌跡選擇兩個階段。

首先,在候選軌跡生成階段,毫末構建了一個考慮周圍車輛駕駛風格的多模態聯合預測與規劃模塊。該模塊輸入以自車為中心的鳥瞰視角語義圖,包括高清地圖和其他車輛智能體的向量化表征。

通過Transformer對車輛之間交互進行編碼,同時顯示建模周圍其他車輛的駕駛風格,并將識別的車輛駕駛風格作為條件約束,協助軌跡解碼網絡實現交互感知的聯合預測和規劃。該過程為自動駕駛車輛生成候選軌跡。

然后,在軌跡選擇階段,基于第一階段生成的候選軌跡與對其他車輛的預測軌跡,結合道路信息,通過安全敏感的軌跡評估函數對每個候選規劃軌跡進行評分,最終選擇安全評分最高的軌跡用于控制器的最終執行。

對比實驗

毫末團隊通過實驗對比了所提出方法與4種基于模仿學習的軌跡規劃方法,包括基于圖像輸入的行為克隆(BC-I),基于圖像輸入與軌跡擾動數據增強的行為克隆(BC-IP),基于語義向量輸入的行為克隆(BC-V),基于語義向量輸入與軌跡擾動數據增強的行為克隆(BC-VP)。

在自動駕駛仿真平臺L5kit上的閉環測試實驗結果顯示,所提出的方法與其他基準方法相比,碰撞與越野次數大幅降低,顯示出所提出的軌跡規劃方法具有更高的安全性與軌跡合理性。

毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破△閉環測試中基準方法與所提出方法的規劃指標對比結果

在自動駕駛仿真平臺L5kit上的開環測試結果顯示,所提出的方法仍然領先基準BC-VP。

毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破△開環測試中基準方法與所提出方法的規劃指標對比結果

通過閉環測試消融實驗,毫末驗證了駕駛風格識別與安全校驗模塊在降低碰撞率與越野次數的作用,且能夠使得所規劃軌跡更接近人類駕駛軌跡。

毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破△閉環測試消融實驗的規劃指標結果

在公開數據集的可視化結果中,一個典型路口場景的可視化結果顯示,所提出的軌跡規劃方法可以使紅色自動駕駛車輛在路口處等待紅燈并停車,等到綠燈亮起后恢復行駛,同時保持與其他車輛的安全距離并沿著預定路線行駛。規劃的軌跡與人類實際駕駛車輛的藍色參考軌跡非常接近。

相比之下,基于基準BC-VP規劃器的車輛闖紅燈并撞擊其他車輛,同時沒有按照預定路線行駛。

毫末智行論文首次入選IEEE TIV:認知模型領域取得突破△在公開數據集的可視化結果

毫末智行是誰

作為中國量產自動駕駛第一名,毫末智行匯聚了業內最頂尖“汽車+科技”人才——毫末在職員工1000人,其中技術研發占比高達90%以上。

毫末在中國率先發布了首個自動駕駛數據智能體系MANA,通過乘用車、末端物流自動配送車和智能硬件三大業務不斷去積累場景數據,促進數據能力的迭代,從而生產出更好的產品,形成良性循環。截至目前,MANA學習時長已經超過50萬小時,其虛擬駕齡相當于人類司機6.2萬年。

截至2023年2月,毫末HPilot已迭代三代產品,在魏牌、坦克、哈弗、歐拉、長城炮等多個品牌近20款車型上實現了規模化量產,未來搭載毫末輔助駕駛產品的乘用車將達到百萬量級。

毫末用戶輔助駕駛行駛里程突破3500萬公里。中國第一個可大規模落地的城市導航輔助駕駛毫末城市NOH目前也已軟件封版達到交付狀態,毫末末端物流自動配送車小魔駝系列配送訂單量也已突破15萬單,商業化進程正全面提速。未來,毫末將持續提升技術核心競爭力,幫助行業提升數智化和自動駕駛能力。

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