深度解读：决策型人工智能如何驾驶车辆
发布时间：2022-10-12 21:00
自动驾驶一直是人工智能的重要应用领域，在人工智能技术飞速发展的今天，如何将最新的机器学习技术应用到自动驾驶模型的训练当中，已经成为人工智能研究的前沿问题。随着人们对 AI 的要求从感知型逐渐深化到决策型，AI 在自动驾驶任务中的应用能力也成为了衡量决策型 AI 技术发展的标准之一。
OpenDILab此前也建立了 DI-drive 这一基于真实自动驾驶AI case的评测和算法平台。本文章综述了各种决策 AI 方法在自动驾驶环境中的尝试，总结了它们针对自动驾驶任务所做的各种设计类型，同时也罗列了一些决策 AI 在现实世界部署的关键挑战。
自动驾驶任务流程简介
首先简单介绍一下自动驾驶的国际标准，即人们常说的 L1 到 L5 。自动驾驶国际标准最早是由美国国家交通和公路安全管理局（NHTSA）采用的汽车工程协会（SAE）制定的标准。该标准将自动驾驶系统的能力标准分为从 0 级（人类驾驶员拥有完全控制权）到 5 级（车辆完全自行驱动）：
- 级别1（L1）：驾驶员和自动驾驶系统共同控制车辆，自动驾驶系统只起到辅助的作用；
- 级别2（L2）：自动驾驶系统开始独立控制车辆，但驾驶员必须随时准备进行干预；
- 级别3（L3）：驾驶员可以不必专注于确保车辆的安全性，但系统随时可能要求立即响应，因此驾驶员仍然必须准备在有限的时间内进行干预；
- 级别4（L4）：与级别 3 相同，但驾驶系统的安全性不需要驾驶员随时准备响应，因而驾驶员可以离开驾驶座或安全地入睡；