自动驾驶决策系统的运行逻辑与技术挑战
自动驾驶的决策过程并非一个孤立的操作，而是一个层级分明、逻辑严谨的流程。首先，在行为层，系统会明确当前应采取的动作，如“变道”“左转”或“减速跟随”；随后，进入轨迹层，系统将这些行为转化为一条具体、安全的行驶轨迹；最终，控制层接收轨迹并驱动底层控制系统执行。
在整个决策过程中，系统需兼顾多个核心目标，包括安全（始终为首要）、舒适（避免乘客不适）、合法（符合交通法规）、高效（不无谓降低速度）以及可解释性（在出现问题时可追溯原因）。然而，这些目标之间往往存在冲突。例如，最安全的决策可能过于保守，影响效率；而最快的动作则可能带来潜在风险。因此，自动驾驶决策的本质，是系统在这些相互矛盾的目标之间寻找最优平衡。
主流决策方法：分层架构与优化手段
多年来，自动驾驶领域的决策与路径规划主要依赖“层级化+优化/采样”这一经典方法。系统会首先基于高精度地图与实时交通状况，制定合理的行驶策略，比如在交叉路口选择“先等待再左转”或“加速通过”等。这些策略的合理配置有助于保障自动驾驶车辆的安全运行。
轨迹生成方面，通常采用两种方法：采样类与优化类。采样类方法通过生成多个候选轨迹（基于轨迹库或随机采样），并评估每条轨迹的成本（包括碰撞风险、舒适性、距离等），最终选择成本最低的轨迹。这类方法虽然直观易实现，但在复杂场景下可能需要大量候选样本，导致计算负担过重。
相比之下，优化类方法则将轨迹视为连续函数，利用数学优化方法寻找最小代价路径。常用工具包括拉格朗日优化、迭代线性二次调节（iLQR）以及模型预测控制（MPC）。MPC因其能够将动力学约束、状态与控制限制直接纳入优化目标，且支持滚动优化，在应对动态环境方面表现尤为突出。
此外，基于规则的符号化方法也在保障安全方面发挥着重要作用。例如，Mobileye提出的Responsibility-Sensitive Safety（RSS）系统，通过数学建模的方式定义“常识驾驶规则”，在系统需要采取防御性操作时提供可验证的安全边界。RSS方案强调可解释性和可验证性，是实现“可证明安全”理念的典型代表。
在多数商业系统中，还设置了一层“安全裁判”机制，专门用于在主规划模块可能出现风险动作时进行拦截或修正。近年来，越来越多系统采用“学习+安全”混合架构，即学习模块负责复杂场景中的灵活决策，而规则/物理安全模块则在学习模型失误时提供兜底保障。
近年来的技术演进趋势
当前，自动驾驶技术正经历一场深刻的变革。一个明显趋势是预测与规划模块之间的界限日益模糊。传统上，感知负责“识别当前”，预测负责“推断未来”，而规划负责“制定决策”；如今，越来越多系统尝试将世界建模、多主体行为预测与轨迹生成统一在同一个学习框架中。
Transformer架构因具备强大的时序建模与多体交互建模能力而被广泛应用于轨迹预测领域。例如，MTR（Motion Transformer）和AgentFormer等模型已展示出在多主体、长时序轨迹预测中的优势，其自注意力机制能够捕捉交通参与者之间的互动关系，从而生成更合理、更具多样性的轨迹。
另一个热门方向是扩散模型（Diffusion Model）的引入。这类模型擅长从复杂分布中生成高质量且多样化的样本，有助于更准确地建模未来的不确定性。其生成的轨迹模式相较于传统高斯混合或回归模型更加丰富，提升了系统对未知情境的适应能力。
此外，Bird's Eye View（BEV）视角逐渐成为感知与规划模块的统一表达方式。通过将激光雷达、雷达、相机等原始数据投影到俯视图上，系统可以在统一的空间坐标中进行感知、轨迹预测与路径优化，从而提升空间信息的利用率。
与此同时，大模型与多模态融合也受到越来越多关注。部分企业与研究机构正尝试将大型多模态神经网络引入驾驶系统，整合视觉、激光点云、地图、历史轨迹甚至语言知识，提升系统对复杂场景的理解能力。例如，Waymo与Google合作开发的EMMA模型即探索了在世界建模与轨迹生成中应用大模型的潜力，尽管其在推理效率与工程化方面仍面临挑战。
这些趋势的共同点在于强调“联合建模”与“不确定性建模”。传统系统各模块之间相对独立，信息在层级之间不断被压缩；而新方法倾向于在端到端或半端到端框架中进行联合训练，以减少信息损失，同时借助概率模型或生成模型保留并利用不确定性，使系统在面对复杂未来状态时更加稳健。
安全、可验证性与工程化难题
尽管技术不断进步，自动驾驶系统仍需跨越严格的工程与合规门槛。安全性与可验证性是其中的关键挑战。特别是基于深度学习的端到端模型，其“黑盒”特性可能在罕见场景下产生难以预测的行为。为应对这一问题，实际系统中通常保留可解释模块，或在学习模型外部添加可证明安全的防护层，例如结合控制屏障函数（CBF）与实时MPC，以确保在复杂城市交通中仍能提供可计算的安全保障。
另一方面，实时性与算力限制亦是决策系统落地的重要挑战。扩散模型、大Transformer以及多模态大模型在推理阶段通常需要较高计算资源，而车辆端的算力、功耗、散热及延迟均有限。因此，业界普遍采用混合架构：在边缘端部署轻量级、确定性模块实现快速响应，在云端则利用大模型进行策略优化与数据仿真。
稀有或危险场景的处理同样充满挑战。虽然这些场景发生频率较低，但一旦出现，可能带来严重后果。为此，系统需具备应对极端情况的能力。常见的做法包括利用合成数据、仿真生成极端场景、重要性采样、对抗训练等手段提升模型鲁棒性。此外，基于规则的安全边界也可作为补充，覆盖学习系统的盲区。
最后，法规与公众信任是自动驾驶落地不可忽视的社会层面。决策系统的行为涉及责任归属与伦理判断，例如Mobileye的RSS模型虽然提升了系统的可解释性与沟通透明度，但也引发了关于法律责任的讨论。因此，越来越多企业将透明性、可追溯性作为系统设计的基本要求。例如，通过记录决策日志、提供黑匣子式数据回放、设计内置可解释接口等方式，增强公众对系统的信任。