基于深度学习的自动驾驶车辆感知与决策算法综述

基于深度学习的自动驾驶车辆感知与决策算法综述

王昊天  张凡 张天豪 朱际凯  徐盈乾 马桧良 郭增凯

中北大学

摘要：本文综述了近年来基于深度学习技术在自动驾驶车辆感知与决策领域取得的重要进展。在感知方面，深度学习在视觉和激光雷达数据处理中表现出色，提高了车辆对环境的精确感知。在决策方面，深度学习算法在意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务上展现了强大的潜力。然而，仍然存在数据标注成本高、实时性要求提高、极端天气和复杂场景下鲁棒性等问题需要解决。

关键词：自动驾驶；深度学习；感知算法；路径规划

Abstract

This paper reviews the significant advancements in the field of autonomous vehicle perception and decision-making achieved in recent years through the utilization of deep learning technologies. In the realm of perception, deep learning has demonstrated remarkable performance in the processing of visual and LiDAR data, enhancing the vehicle's precise awareness of its environment. In decision-making, deep learning algorithms exhibit robust potential in tasks such as intent recognition, path planning, behavior prediction, and interactive decision-making. Nevertheless, challenges persist, including high data annotation costs, increased real-time requirements, and the robustness of algorithms in extreme weather and complex scenarios.

Keywords

Autonomous driving, deep learning, perception algorithms, path planning

正文：

1. 引言

近年来，随着深度学习技术的蓬勃发展，自动驾驶技术在交通领域取得了显著的突破，成为人工智能与交通系统融合的前沿研究方向之一。自动驾驶车辆的感知与决策能力对于实现安全、高效的智能交通至关重要。在这一领域，深度学习技术以其卓越的特征学习和模式识别能力，为自动驾驶车辆提供了先进的感知与决策解决方案。

在自动驾驶车辆感知方面，深度学习技术在视觉和激光雷达数据处理领域的应用日益成熟。视觉感知方面，卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在目标检测、车道线识别、交通信号灯识别等任务上展现出卓越的性能。激光雷达感知方面，深度学习模型能够从点云数据中提取丰富的环境信息，为车辆提供更准确的空间感知。这些感知结果为自动驾驶车辆提供了精确而实时的环境认知，为后续决策提供了关键输入。

在决策算法方面，深度学习技术在意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务上展现了其强大的潜力。通过深度学习模型，车辆能够更准确地理解驾驶环境中其他车辆和行人的行为，实现更高级别的意图推理。路径规划阶段，深度学习算法能够根据复杂的交通环境做出安全而高效的路径选择。这一系列决策过程在保障行车安全的同时，提高了自动驾驶车辆的交通参与性和整体效能。

然而，尽管深度学习技术为自动驾驶车辆感知与决策带来了显著的进步，仍然存在一系列关键问题和挑战，如数据标注的高成本、实时性要求的提高、对于极端天气和复杂场景的鲁棒性等。本文将就基于深度学习的自动驾驶车辆感知与决策算法的研究现状进行综述，并深入讨论这些问题的可能解决方案，旨在为未来深入研究提供有益的启示。

2. 自动驾驶车辆感知算法

在自动驾驶车辆的感知阶段，深度学习算法被广泛应用于对环境信息进行高级别的理解与提取。本章节将深入介绍基于深度学习的自动驾驶车辆感知算法，包括视觉感知和激光雷达感知两个主要方面。

2.1 视觉感知

2.1.1 目标检测

目标检测是自动驾驶中的关键任务，其目标在于从输入的图像中准确定位并识别出交通参与者，如车辆和行人。常用的深度学习目标检测算法包括基于卷积神经网络（CNN）的模型，如Faster R-CNN 和YOLO。

Faster R-CNN模型通过引入区域生成网络（RPN）实现了端到端的目标检测，其数学表达式如下：

其中，表示输入图像的特征图，和分别表示RPN的分类和回归预测，和分别表示正样本数和总样本数，和为对应的真实标签，和分别为分类和回归损失函数。

2.1.2 车道线识别

车道线识别是实现车辆道路保持的重要环节。深度学习模型通过对图像进行像素级别的语义分割，能够准确地提取出车道线的位置。语义分割模型的代表性算法包括DeepLab和 U-Net。

DeepLab模型采用了空洞卷积（Dilated Convolution）以扩大感受野，其损失函数可表述为：

其中，为交叉熵损失，为条件随机场（CRF）损失，为权重系数。

2.2 激光雷达感知

激光雷达作为一种主要的三维感知传感器，深度学习在其点云数据处理中发挥了重要作用。点云分割和物体检测是激光雷达感知中的两个主要任务。

2.2.1 点云分割

点云分割旨在将点云划分为具有语义信息的部分，以更准确地描述环境。PointNet 是一种基于点云的端到端学习模型，其损失函数定义为：

其中，表示点云中的点，和分别为MLP（多层感知机）网络，为点的真实标签。

2.2.2 物体检测

激光雷达物体检测的目标是在点云中准确地定位并识别出各种物体。VoxelNet是一种基于体素的方法，其损失函数可表述为：

其中，和分别为分类和回归损失，和为权重系数。

综合而言，基于深度学习的自动驾驶车辆感知算法在视觉和激光雷达感知任务上取得了显著的成果，为实现高效而安全的自动驾驶系统提供了坚实的技术基础。

3. 自动驾驶车辆决策算法

在自动驾驶车辆的决策阶段，深度学习算法被广泛应用于意图识别、路径规划、行为预测和交互决策等任务。本章节将深入探讨基于深度学习的自动驾驶车辆决策算法，强调其在高级智能决策层面上的研究和应用。

3.1 意图识别与路径规划

3.1.1 意图识别

意图识别旨在推断其他交通参与者的行为和意图，从而使自动驾驶车辆能够做出适当的决策。深度学习在意图识别中的应用包括对序列数据的建模，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。损失函数可表述为：

其中，为真实标签，为模型预测的标签，为样本数，为类别数。

3.1.2 路径规划

路径规划旨在确定自动驾驶车辆在环境中的最优路径，以实现安全而高效的导航。深度学习在路径规划中的应用主要体现在对地图和场景的学习上，如图神经网络（Graph Neural Networks）和条件变分自编码器（Conditional Variational Autoencoder）。损失函数可表述为：

其中，为重构损失，为正则化损失，为权重系数。

3.2 行为预测与交互决策

3.2.1 行为预测

行为预测旨在推断其他道路用户未来的行为，以便自动驾驶车辆可以在交通环境中更准确地预测可能的交互情景。深度学习在行为预测中的应用包括对序列数据的建模，如长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制。损失函数可表述为：

其中，为真实标签，为模型预测的标签，为样本数，为类别数。

3.2.2 交互决策

在交通环境中，自动驾驶车辆需要通过深度学习算法实现与其他道路用户的协同决策。这涉及到对多智能体系统的建模和博弈论的应用。损失函数可表述为：

其中，为协同决策的损失，为博弈论的损失，为权重系数。

3.3 关键问题与挑战

尽管深度学习在自动驾驶车辆决策算法中取得了显著的成就，仍然面临着一系列关键问题和挑战，如模型的解释性、不确定性处理、在线学习等。这些问题的解决对于提高自动驾驶系统的鲁棒性和可靠性至关重要。

4. 结论

本文综合讨论了基于深度学习的自动驾驶车辆感知与决策算法的研究现状，强调了其在提高智能交通系统安全性和效能方面的重要性。尽管深度学习取得了显著进展，但仍需解决数据标注成本、实时性、极端环境下的鲁棒性等挑战。未来的研究应致力于推动算法的进一步优化，解决当前存在的问题，促进自动驾驶技术在实际交通中的更广泛应用。

参考文献：

[1]王涔宇,张平.汽车自动驾驶关键技术分析[J].汽车实用技术,2021,46(23):20-22+29.

[2]王鲲,张珠华,杨凡等.面向高等级自动驾驶的车路协同关键技术[J].移动通信,2021,45(06):69-76.