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車輛學院李駿院士團隊在自動駕駛安全性在線監(jiān)測方面取得突破性進展
自動駕駛安全第一。清華大學車輛與運載學院李駿院士團隊提出包含AI算法健康狀態(tài)在線檢測、ODD邊界在線檢測以及道路交通法規(guī)符合性在線監(jiān)測技術構成的自動駕駛車載預期功能安全防護系統(tǒng)。近日，團隊王紅副研究員具體提出了道路交通法規(guī)數(shù)字化及符合人類駕駛員行為分布的合規(guī)性閾值選取新方法，在道路交通法規(guī)符合性在線監(jiān)測方面取得突破。
研究團隊認為，道路交通法規(guī)作為人類總結的最成體系的駕駛經(jīng)驗和安全駕駛底線，自動駕駛遵循道路法規(guī)是其最基本安全要求。然而現(xiàn)有道路交通法規(guī)是面向人類駕駛員的自然語言法規(guī)，其天然的模糊性，尤其是部分條例的模糊表述，使得各自動駕駛汽車企業(yè)對其理解不同，進而導致自動駕駛汽車的行為出現(xiàn)分歧。讓自動駕駛汽車在各種情況下像人類駕駛員一樣遵循自然語言編寫的道路交通法規(guī)仍然是一個難題。
為解決這一問題，李駿院士團隊提出了自動駕駛“合規(guī)性在線監(jiān)測”技術，該技術所構建的系統(tǒng)獨立運行于自動駕駛系統(tǒng)，通過獲取自動駕駛汽車行為信息來判斷車輛行為是否合規(guī)。該技術提出了一套道路交通法規(guī)數(shù)字化方式和基于觸發(fā)的分層合規(guī)性在線監(jiān)測架構，該架構通過設置觸發(fā)條件保證不同法規(guī)條例在恰當?shù)倪\行環(huán)境下觸發(fā)，并且方便擴充及容納數(shù)字化后的不同地域駕駛經(jīng)驗及規(guī)則；同時，還提出了“No Crash”和“No Change”的合規(guī)性模糊閾值選取準則，通過數(shù)據(jù)集分析了人類駕駛員在面對模糊法規(guī)時的行為分布，并基于準則選取了符合人類駕駛員行為的合規(guī)性閾值。
車輛合規(guī)性在線監(jiān)測系統(tǒng)架構
研究團隊基于可用數(shù)據(jù)集，依據(jù)各交通法規(guī)條例涉及的約束、閾值及監(jiān)測類型選取了高速路與十字路典型條例為例，分析了包括“不得騎、軋車行道分界線或者在路肩上行駛”、“變更車道的機動車不得影響相關車道內行駛的機動車的正常行駛”和“轉彎的車輛不得妨礙被放行的直行車輛、行人通行”等涉及模糊閾值的條例，確定了包括最大允許壓線時間、換道時與前車的最小TTC（Time To Collision）、換道時與目標車道后車的最小允許距離和左轉與直行車輛沖突時最小允許時間差等合規(guī)性閾值。
高速工況模糊閾值分析過程及結果
城市路口工況模糊閾值分析過程及結果
研究團隊在仿真和實車測試過程中對該技術進行了驗證?；诖蠼囕d與吉林大學主導的AD4CHE數(shù)據(jù)集與清華大學主導的SIND數(shù)據(jù)集的驗證表明該技術可以有效發(fā)現(xiàn)車輛違規(guī)行為；基于實車測試的結果表明該技術可與自動駕駛系統(tǒng)無縫集成，并能夠在保證實時性的情況下提供穩(wěn)定準確的結果。這一技術突破是自動駕駛汽車合規(guī)性數(shù)據(jù)閉環(huán)的重要一環(huán)，讓自動駕駛汽車具備融入現(xiàn)有交通體系的可能。
合規(guī)性在線監(jiān)測實車測試結果
該技術在科技部重點研發(fā)計劃項目中得到了成功應用，部署于解放J7商用車進行實車驗證。研究團隊正在進一步完善自動駕駛合規(guī)性監(jiān)測方法，以滿足該技術在閉環(huán)測試與開環(huán)驗證方面的覆蓋度與可靠性要求。
相關研究以“online legal driving behavior monitoring for self-driving vehicles”為題發(fā)表在《自然·通訊》（Nature Communications）上。清華大學車輛學院博士后于文浩為第一作者、來自北京理工大學的聯(lián)合培養(yǎng)學生趙成祥為共同第一作者，清華大學車輛學院王紅副研究員為本論文的通訊作者、重慶大學胡曉松教授為共同通訊作者，北京理工大學王偉達教授和美國卡耐基梅隆大學趙鼎教授在研究過程中給予大力支持。作者團隊在本領域近幾年的研究還得到了公安部道路交通安全研究中心、大疆與吉林大學張玉新老師開源數(shù)據(jù)集的指導性建議與支持。本研究得到國家科技部重點研發(fā)項目、國家自然科學基金項目支持。
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