自动驾驶/ADAS系统的第一步:对人类驾驶行为的理解

自动驾驶或者说辅助驾驶系统(ADAS),这类系统的目的是设法模仿人类的驾驶行为，以帮助或减轻人类驾驶任务,从最终达到提高社会资源利用率（Robot-Taxi、智能交通ITS）和更加安全的交通环境（各类安全系统）。

驾驶行为怎样实现的？

在研究自动驾驶或ADAS系统的执行过程之前我们需要先厘清驾驶任务执行的步骤。一般来说，驾驶任务可以分为4个步骤：Perception( 感知）、Understanding（理解）的Decision Making（决策）、Actuation(行动)。感知和理解让我们知道自己车辆处于一个怎样的环境中，而决策和行动决定了我们需要怎样做出行为应对所处状况。

类比一下，将这4个行为类比到另外一件事，例如去上海旅游。

认识：我查看了目的地和我之间的地图，获得路我们之间的距离，查看了各类交通工具的时刻表，还看了自己身上有多少预算，还确定了下当前我在哪城市，等等。一切和任务目标相关的信息我们都尽量获取。需要强调的是在这一步，获取的信息大都是静态的，并不具有动态的时空关系，而且他们仅仅是信息，从大脑的角度我并未对这些信息赋予特别的意义。

理解：获得了信息后，我们需要加入个人的理解，才能将其变成对我们有用的内容。例如我出发到火车站需要40分钟，而最近的一班去上海的火车在30分钟以后启程，那么可以预测的采用该方法是无法赶上火车的。又例如，车站在马路对面，但有隔离带，则我只能通过50m以外的人行道才能穿越眼前马路。又身上仅有500块钱，去上海的机票要700，无法购买机票去上海。诸如此类我们将自己对世界规律理解、总结加入到客观的信息中。因此对客观信息赋予了更神的意义，这些信息可以让我们对未来情况有一个预测，并能够大概知道做出怎样的行为大概率会有怎样的结果。

决策：我们对未来情况已有了预测，针对这种预测我们可以发现，去上海有两种可行选择：坐火车或坐长途汽车。两种情况都能达到目的，我怎样选择？“任何行为都是有代价的”我们可以设定一个决策的目标，作为对比各类可能的标的。例如我将的目标设定为花钱最少。长途汽车票价更便宜，哪怕汽车比火车所用时间更多，我也会选择他。又或多维一点，综合考虑时间和成本，我按单位时间的成本做计算，可能火车比汽车更加划算。又或者预算多点，我的选择虽然只有火车，但是也可以在商务座以及二等座之间做一个决策看选择哪一个。

行动：有了任务目的，剩下的就是去按照这个目标去做了。

慢着，这里又有一个问题。行动第一步是需要到地铁站，但是如何去呢？于是我们又会回到第一步，开始重复上述步骤。实际上执行一个复杂任务的过程中，我们的我们会不断重复上面4步。按不同周期，不动目标，进行分解，最终，落实到我应该先出左脚还是右脚的具体问题上。当然，很多情况由于问题在分解过程中不断简化，这个过程很短，甚至不去注意我们都无从感知到他的执行。

实际驾驶任务中，由于自身的情况和其他交通使用者的行为不可预知，我们需要在很短的周期内不断的重复以上步骤，才能保证车辆的行驶安全和任务执行的最终结果的正确。而目前技术上关于行动这一步骤已经有较为全面研究和成果（对应的往往是自动驾驶中的规划、控制模块）。但如何对世界的信息的理解和评估自身行为会有怎样的风险并进一步做出和人类相同甚至更好的决策，是目前还未解决的大问题。

认识-理解-决策

笼统的对自动驾驶这个目标进行分析，时不负责任的。自身和其他交通参与者，在不同场景下会有不同的行为。目前才用的方法，是进一步对自动驾驶下的场景进行区分。例如，是载人还是载物，在城市还是在高速或在封闭园区或是停车场。

在Perception认识世界这一层，我们做的事情主要是获取周围世界的信息。启动车辆后，我很自然的问一个问自己一个问题，我的周围都有什么？我们会对周围的信息进行观察并且分类，有哪些是静止目标？哪些是运动目标？运动目标的运动特性又是如何的？尽管目前已经有常用的，例如摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器帮助我们获取周围的信息，但然后我们还需要对这类信息进行识别和分类。目前情况随着各类供应商技术的发展，传感器输出的数据，不仅仅是对目标的简单测量，常常还附带了目标的类型、运动的趋势、运动的方向等等等等。

理解Understanding，这一层很重要的一件事，是对目标建立起一个时空关系，将本身静止的画面变成实际连续的动画，当然该动画只是在大脑中的预演不一定会真的发生，因此我们也将可以将这一步称作预测。这里会对目标进行进一步判断，由于加入了自身车辆的信息，以及驾驶任务等维度，我们主要期望区分出目标是否会对我驾驶任务的执行做出影响。

具体到实际ADAS/AD中，预测又包括了：

1.对认知的目标分类（目标是：车、人、道路等）

2.根据多帧观测信息对目标当前时空状态做出预估

3.根据目标类型基于运动学,计算可能的运动趋势和移动方向

3.加入约束车辆的运动的道路特征：道路、交通灯、路标等

4.进一步考虑自车行为（可能的动作）与环境之间的交互关系

再往前一步，决策则需要：1.理解并识别了与自身未来运动方向相关的目标后，可以对本车的当前情况，开始进行风险评估；2.决策过程需要用到目标未来状态的估计，自身驾驶意图判断，车辆基本能力的了解，等等；3.对自身驾驶行为和其他车辆驾驶行为模型的收集能够帮助车辆在瞬间做出更好的决定