清华大学“可信持续进化”技术有望提升自动驾驶安全性

安全性是自动驾驶技术的核心命题之一。记者从清华大学获悉，该校车辆与运载学院杨殿阁教授团队研究出一项自动驾驶“可信持续进化”技术，可使自动驾驶汽车在遇到突发状况时，即便没有预先设定的应对方案，也能自主学习应对陌生场景并保证行驶安全。这为自动驾驶汽车实现大规模商用提供了可能性。

杨殿阁表示，尽管目前自动驾驶汽车已具备在特定典型场景中示范驾驶运行的能力，但其大规模商业应用仍存安全性担忧。自动驾驶依赖数据驱动的AI技术，传统研究方法是通过采集更大规模的驾驶数据、测试更长的驾驶里程来覆盖所有可能的驾驶场景，以确保发生突发状况时汽车有预先设定的应对方案。但由于AI只能处理已知场景，再加上AI算法“黑盒”特点与其偶发失效特性，在遇到陌生场景时，车辆可能出现难以控制的情况，这使安全驾驶变得十分困难。

图为利用“可信持续进化技术”学习自动驾驶的应用效果。（研究团队提供）

研究团队提出的“可信持续进化技术”为解决该问题提供了新思路。该技术基于动态评估AI的可信赖程度，可使自动驾驶汽车能自主学习训练，熟悉各种新遇到的场景，使其驾驶能力“持续进化”，在确保安全的前提下实现更好的驾驶表现。

研究团队成员、清华大学车辆与运载学院博士后曹重说，多次仿真和实车测试的实验结果表明，这项技术能保证自动驾驶汽车在系统没有预先设定的多种突发场景如车辆逆行、工程车辆压线超车等发生时，无需额外指令就能主动避让，并随着驾驶里程与数据量的累积，性能持续提升。

杨殿阁认为，这项技术有望解决在面对未知场景时自动驾驶汽车可能做出危险行为的问题，让自动驾驶汽车具备实现普及和大规模商用的可能性。

据悉，这一成果近期在《自然·机器智能》上发表。研究团队介绍，这项新技术此前已在2022北京科技冬奥自动驾驶示范项目中得到成功应用。团队将开展大规模自动驾驶开放道路应用示范，以检验该技术在更多行驶场景中的应对能力与自主提升能力。（魏梦佳、董慧洁）