自動運転の意思決定システムに関する記事

自動運転は、車両と交通環境の協調的な計画を十分に考慮し、知覚、意思決定、制御を統合するシステムであり、将来の知的交通システムの重要な要素でもあります。人間が歩行時に道路状況を知り、方向を理解し、時間内に障害物を回避し、目的地に到着する必要があるのと同様に、自動運転車にとっても知覚、意思決定、制御が非常に重要です。

人間の目や耳と同じように、ミリ波レーダーやライダー、車載カメラなどのハードウェア機器を自動運転車に搭載することで、自動運転車が認識できるようになります。道路状況に応じて、認識システムは、認識ハードウェアを介して車線、車両、歩行者、その他の交通参加者を検出できます。その技術の中心となるのは、認識ハードウェアの検出精度と、複数の認識ハードウェアによる認識結果の統合です。

意思決定は脳のようなもので、道路状況を分析して次のステップに進むことができます。脳（意思決定）が結果を分析し、行動を起こします。意思決定は、知覚された情報に基づいて判断を下し、適切な作業モデルを決定し、対応する制御戦略を策定することとして理解でき、ドライバーに代わってさらなる運転上の意思決定を行うことができます。

自動車技術会の分類によれば、自動運転はL0からL5までの6つのレベルに分類されており、自動運転のレベルが向上するにつれて、自動運転車の知能化が進んでいます。総合的に言えば、L5 レベルに到達すると、自動運転車はドライバーが車を操作する必要がなく、独立して運転動作を完了できるようになります。自動運転レベルの向上は主に意思決定システムの技術向上を反映している。

制御は人間の手や足のようなものです。特定の移動動作を制御および実行することで、自動運転車が移動プロセスを完了できるようになります。制御システムは、車両の旋回と加速を完了できます。 、照明制御と一連の動作が自動運転を実現するための最終ステップです。

上で述べたように、意思決定システムは人間の脳に似ており、自動運転車の速度、方向、ライトを制御できます。自動運転車が優れているほど、達成可能なレベルが高くなります 従来の理解では、意思決定システムには環境予測、行動計画、経路計画、行動上の意思決定などが含まれます。

自動運転車が独自に運転プロセスを完了したい場合、道路状況を明確に把握するだけでは十分ではなく、将来の道路状況を予測する必要もあります。意思決定システムは環境分析を完了する必要があります。環境予測とは、交通環境を予測することですが、環境予測は物理法則に基づいた予測にとどまらず、物体や周囲の環境、蓄積された過去のデータ情報などを組み合わせて、知覚される環境をよりマクロに予測することができます。は、知覚された車両や歩行者などの行動予測など、交通参加者のあらゆる側面をカバーしており、知覚中の車両や歩行者の瞬間的な行動を通じて、速度や位置などの次の行動を決定できます。等は自らを制御して回避、減速、車線変更などの一連の動作を完了することができます。また、環境予測には、速度制限標識や信号機、防潮帯などの交通環境の把握と判断を含む信号機の予測も含まれます。

行動計画は自動運転車自体に重点を置きます。行動計画は主に自動運転のための短期的ま​​たは瞬間的な行動を計画します。環境予測の結果に基づいて、完了します。方向転換、回避、追い越し、その他のアクションなどのタスク。同時に、速度制限区間での速度取り締まり、信号下での駐車・走行、防潮車線の車線選択など、交通行動計画も不可欠であり、これらすべてを事前に計画する必要があります。行動計画により、自動運転車両が安全かつ効率的に交通に参加できるようになり、自動運転が現実になります。

除了動作規劃外，自動駕駛汽車還需要完成對行車路徑的規劃，如從出發地到目的地之間的路徑規劃，可以對需求的路徑進行選擇或設計，這是決定自動駕駛汽車如何走必要的一環，路徑規劃可以讓自動駕駛汽車從大方向上知道出行過程需要經過的路段，並根據乘客需求（購物、觀影等）及時做出路徑調整，讓自動駕駛汽車在出遊過程中，不僅可以耗時短，還可以極大程度上，滿足乘客需求，實現路徑自訂，讓出行過程更加順暢。

行為決策則落到了自動駕駛汽車自身，透過對自身的實時位置、速度、方向等信息，與環境預測中獲取的交通信息、動作規劃中完成的路徑規劃等進行參照，可以讓自動駕駛汽車預判可能發生的危險及即將需求的動作，讓自動駕駛汽車可以對自身動作進行調整。

自動駕駛決策系統是自動駕駛汽車智慧化的直接體現，對自動駕駛汽車的安全性起著決定性作用，由於承擔著自動駕駛汽車「大腦」的任務，自動駕駛決策系統也決定自動駕駛汽車可以達到什麼等級標準。現階段，自動駕駛汽車的發展並不能讓所有人所推崇，究其原因，還是因為自動駕駛汽車並不能像人類駕駛員駕駛汽車一樣智能，無法做到在出現“鬼探頭”“加塞”等極端交通路況下對自身動作及時做出調整，也就是說自動駕駛汽車現階段並不「聰明」。

在自動駕駛的框架中，感知、決策、控制這3個框架中，其中感知程度的高低，取決於在自動駕駛汽車上加載的光達、毫米波雷達、車載攝影機等硬體設備，就如人如果近視可以佩戴近視眼鏡一樣，如果自動駕駛汽車出現感知不准確、不及時等現象，可以透過更換技術標準更高的感知硬件，來直接提升感知的準確度。控製作為執行端，如果出現問題，也是可以透過自動駕駛汽車的硬體進行更換，達到需求的標準。

而決策系統的技術提升並不像感知系統和控制系統一樣，可以透過硬體更換和提升來實現，為了讓自動駕駛汽車可以像人類駕駛汽車一樣靈活，需要決策系統大量的深度學習，需要能夠處理各種突發路況，而這一點恰是最難的。

策系統是否達標並不像感知系統、控制系統有明文的文字條例、技術標準，決策系統除了能夠靈活處理各種突發路況也遠遠不夠，為了能讓消費者所接受，決策系統還需要像「人」一樣，可以根據「人」的思維來處理各種突發狀況，而這恰是最難的。

決策系統的發展，必將會隨著大量資料的「餵食」變得愈發智能，讓出行變得更加安全，隨著人工智慧、深度神經網路及智慧網聯技術的發展，決策系統將獲得進一步的提升。其中智慧網聯技術可以將車與車、車與人、車與交通之間資訊進行交互，讓自動駕駛汽車不僅可以“思考”，還能“交流”，可以讓自動駕駛汽車提前對交通路況做出判斷，提前知曉交通環境的變化，讓行駛變得更加智能，這也導致智能網聯技術得到了進一步的推崇。

自動駕駛決策系統，是自動駕駛汽車的大腦，決策系統的提升，就像是人類的成長一樣，現階段決策系統還像是2、3歲的小孩，會走路，但是走起來會摔跤，會不經意間磕磕碰碰，當長大到一定年齡後（技術提升），決策系統將可以獨立完成出行工作，此時自動駕駛汽車將可達到L5等級，自動駕駛也將落地。

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