汽车端到端自动驾驶现状与发展趋势

摘 要：端到端自动驾驶研究的目的是通过简化系统架构、提高系统性能、降低开发成本、提高泛化能力和推动技术发展，实现更加先进、可靠的自动驾驶技术。端到端自动驾驶是指直接从原始传感器数据输入到车辆控制输出的端到端学习方法，旨在简化自动驾驶系统的复杂性并提高系统性能。端到端自动驾驶技术的意义不仅在于技术层面的突破和创新，更在于其对交通、经济和社会的深远影响。目前端到端自动驾驶是行业的共识，随着技术的不断进步和应用的推广，端到端自动驾驶技术将为出行方式带来革命性的变化，推动智能交通和智慧出行的发展。

关键词：端到端 自动驾驶 智能交通 智慧出行

在人工智能技术迅猛发展的今天，自动驾驶已经成为汽车行业一个重要的发展方向，自动驾驶技术有助于提高通行效率，减少道路拥堵[1]。在传统的自动驾驶系统中，通常采用模块化的开发策略，将感知、预测、规划等关键功能作为独立的模块进行开发，并最终集成至车载系统中。当前研究和开发的趋势正逐渐转向利用大规模数据集，并探索基于机器学习的方法来实现规划功能，作为传统基于规则设计的可行替代方案。这种方法的优势在于其能够通过学习大量的驾驶数据来提取模式，并泛化至新的、未见过的情境中，从而提供更加灵活和适应性强的规划策略。端到端自动驾驶技术采用数据驱动的学习方法，通过大规模数据的训练来学习特征和决策规则，使得系统能够更好地理解环境和任务，提高了系统的泛化能力和适应性，推动了汽车新四化（电动化、智联化、网联化、共享化）进程，为更多汽车新功能的实现提供了技术支持和解决方案[2-3]。本调研旨在全面分析端到端自动驾驶的技术背景、发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。

1 端到端自动驾驶技术概述

1.1 定义与原理

端到端自动驾驶（End-to-End Autonomous Driving）是一种全新的自动驾驶技术，在经典模块化自动驾驶框架中，方案有很多不足，比如每个模块的优化目标不一致，导致最终的性能有累积误差，泛化性也不好，应对不了源源不断的corner case等等。然而，由于各个模块可能针对不同的优化目标进行工作，如感知模块追求平均精度（mean Average Precision， mAP），而规划模块则侧重于驾驶的安全性和舒适性，这可能导致整个系统难以与一个统一的优化目标（最终的规划或控制任务）保持一致性。随着系统处理流程的逐步推进，每个模块的误差有可能被累积和放大，从而导致信息的损失，影响自动驾驶系统的性能。此外，部署多个任务和多个模型可能会显著增加计算资源的需求，并可能导致计算资源的非最优分配和使用。因此，尽管模块化设计在某些方面具有优势，但在整合不同模块以实现系统级优化方面仍存在挑战，需要进一步的研究和创新以实现更高效和可靠的自动驾驶系统。

1.2 技术优势

端到端自动驾驶技术的主要优点是简化了自动驾驶系统的结构。端到端学习可以从原始数据中学习特征和决策规则，使系统能够更好地理解环境和任务，从而提高了系统的性能、效率和泛化能力[4-5]。在自动驾驶技术的研究与开发中，采取数据驱动的方法对模型进行迭代优化是至关重要的。面对不良案例（Badcase），传统的自动驾驶系统需要首先进行问题定位，以确定缺陷是源自规划控制（planning and control）还是感知（perception）模块。在某些情况下，问题的解决依赖于基于规则的推理方法。相比之下，端到端自动驾驶系统的优势在于其整个处理流程是可微分的。这种设计允许通过反向传播算法在整个网络中传播误差信号，从而实现对模型的端到端优化。当系统遇到Badcase时，可以通过收集与问题场景相似的数据样本，并将这些样本纳入训练集中，以此来提升模型的泛化能力，有效解决特定问题场景下的性能下降问题。端到端方法的另一个显著优势在于其简化了问题诊断和解决流程。由于整个系统是通过单一的神经网络模型实现的，因此可以利用自动化技术来识别和定位模型中的薄弱环节，而无需人工逐一检查各个模块。这种方法不仅提高了问题解决的效率，还有助于减少人为规则引入的偏见和误差。端到端自动驾驶系统通过统一的模型框架处理从感知到决策的全过程，能够更有效地捕捉输入数据与输出决策之间的复杂关系。通过这种方式，系统能够自动学习并适应新的或未见过的情境，从而提高其在各种复杂环境中的表现。

2 端到端自动驾驶技术的发展现状

2.1 技术进步

近年来，随着深度学习技术的持续进步，端到端自动驾驶技术取得了显著的发展。端到端自动驾驶技术的起源可以追溯至1988年的ALVINN项目，该项目首次尝试使用神经网络来处理来自摄像头和激光测距仪的输入数据，并成功地生成了转向指令。这一开创性工作为后续的自动驾驶研究奠定了基础。Bojarski等研究者设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的端到端自动驾驶系统原型，该系统在模拟环境和实际道路测试中均展现出了优异的性能。这一工作标志着端到端方法在GPU计算新时代的复兴，并重新确立了其在自动驾驶领域的研究地位。随着深度神经网络技术的快速发展，端到端自动驾驶技术在模仿学习（imitation learning）和强化学习（reinforcement learning）两大领域均取得了突破性进展。特别是在策略蒸馏（strategy distillation）范式中，通过模仿表现良好的专家策略，显著提升了闭环系统的决策性能。这一被称为“Learning by Cheating”（LBC）的方法，通过将专家的知识转化为模型的先验，有效地提高了学习效率和系统性能。大规模数据集的可用性以及计算资源的显著增强，为端到端自动驾驶技术的发展提供了强有力的支持。

模仿学习和强化学习等技术已被引入端到端自动驾驶中，用于解决数据稀缺和领域适应性等问题，以提高系统在不同场景下的性能和鲁棒性。自监督学习作为一种重要的训练方法，已被广泛应用于端到端自动驾驶技术中。通过利用无标注的数据进行训练，它提高了模型的泛化能力和效果。

2.2 行业应用

端到端自动驾驶技术已经在一些自动驾驶测试车辆中得到应用。例如，特斯拉的FSD Beta v12就采用了端到端架构，尽管特斯拉尚未公布任何关于其运动规划技术的官方研究文档，但其最新的研究成果已在2023年IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2023）的端到端自动驾驶研讨会上公布。现有的信息表明，特斯拉在鸟瞰图（BEV）空间中使用端到端占用网络来实现规划，不需要高精度地图的依赖。2024年4月，特斯拉在北美开放了FSD V12版本，受到了用户的一致好评。此外，一些自动驾驶初创公司和研究机构也在积极探索端到端自动驾驶技术的应用，如轻舟智航、地平线等。一些自动驾驶公司和研究机构正在将端到端自动驾驶技术应用于实际场景，并逐步推进技术的商业化进程，如无人送餐、城市自动驾驶等领域。

3 端到端自动驾驶技术面临的挑战

3.1 安全性与可靠性

端到端自动驾驶技术面临的最大挑战之一是确保系统的安全性和可靠性。由于端到端系统通常被视为一个黑盒，其决策过程缺乏透明度，这给系统的安全验证和故障诊断带来了困难。此外，端到端系统在面对未知或极端情况时的应对能力也是一个重要的研究课题。端到端自动驾驶技术对于高质量和多样性的训练数据具有较高的要求，不足或偏斜的数据可能导致模型泛化能力不足，增加安全风险。恶意攻击者可能通过修改输入数据，欺骗端到端自动驾驶系统，导致系统出现误判或失控，因此对抗性攻击是一个重要的安全挑战。环境变化、传感器故障或外部干扰等因素可能影响端到端自动驾驶系统的性能和安全性，系统需要具备较强的鲁棒性来应对这些挑战。

3.2 数据依赖性

端到端自动驾驶系统的性能在很大程度上依赖于大量的高质量数据。这些数据不仅需要覆盖各种交通场景，还需要包含丰富的标注信息。数据的收集、处理和标注是一个资源密集型的过程，对研发团队提出了较高的要求。不同传感器产生的数据需要进行同步和校准，确保数据的时空一致性，避免信息不一致导致的错误判断。传感器数据，其质量和稳定性对系统的性能和可靠性至关重要，因此需要确保传感器的正常工作和数据的准确性。

因此数据的获取不仅仅要依赖实际路测取得，真实道路采集的成本和时间都是很重的负担，需要有高一致性的闭环仿真环境，使端到端自动驾驶算法在其中不断自由探索、学习、训练和提升，这些需要强大的仿真引擎和数据处理引擎它还应支持挖掘困难/角落案例、场景生成和编辑，以简化前面讨论的数据驱动评估，并促进数据的多样性和模型的泛化能力。

3.3 法规与伦理

随着端到端自动驾驶技术的发展，相关的法规和伦理问题也日益凸显。如何制定合理的法规来规范端到端自动驾驶系统的开发和应用，以及如何处理自动驾驶过程中可能出现的伦理问题，是行业需要面对的挑战。无人驾驶汽车需要收集大量数据来实现自动驾驶，如何保护乘客的个人隐私的问题，如何确保驾驶数据不被滥用或泄露的问题，无人驾驶汽车的发展需要综合考虑伦理问题，通过合作、监管和技术创新，共同解决这些挑战，推动无人驾驶技术的健康发展，实现人与技术的和谐共处。

4 端到端自动驾驶技术未来走向

4.1 技术融合

未来，端到端自动驾驶技术有望与其他先进技术进行融合，如5G通信、车联网（V2X）等。这些技术的融合将使端到端自动驾驶系统能够更好地理解和适应复杂的交通环境，提高系统的智能化水平。

4.2 模型优化

为了提高端到端自动驾驶系统的可解释性和鲁棒性，未来的研究将集中在模型结构的优化上。通过设计更加合理的网络结构和训练策略，可以使端到端系统在保持高性能的同时，具备更好的可解释性和自适应能力。端到端自动驾驶系统模型优化是指通过改进模型结构、优化算法和数据处理等方法，提高端到端自动驾驶系统的性能、鲁棒性和效率。引入对抗性训练，增强模型的鲁棒性，提高系统对抗攻击的能力。利用预训练模型进行迁移学习，加速模型收敛速度和提高泛化能力。采用增量学习策略，实现模型的在线学习和适应性更新。采用模型压缩技术，减少模型参数量和计算复杂度，提高系统的实时性和效率。利用专用硬件加速器（如GPU、TPU）进行计算加速，优化系统的推理速度和性能。利用自动化调参技术（如贝叶斯优化、遗传算法）寻找最优的超参数组合，提高模型性能和泛化能力。引入模型解释性技术，分析模型的决策过程，提高系统的可解释性和可信度。通过以上优化方法，可以不断提升端到端自动驾驶系统的性能和稳定性，实现更加智能、安全和高效的自动驾驶体验。

4.3 数据生成

在自动驾驶技术的研究与开发过程中，闭环训练和仿真是实现端到端自动驾驶系统的关键环节。由于在真实道路条件下收集海量数据所需的成本和时间投入极为庞大，因此，构建一个具有高一致性的闭环仿真环境对于该领域的发展至关重要。该环境应能够支持端到端自动驾驶算法进行自由探索、学习、训练和性能提升，以模拟真实世界中的复杂交通场景。 在自动驾驶领域，数据的质量和数量是影响算法性能的核心因素。为了解决长尾数据问题，即那些在实际驾驶中出现频率较低但对系统安全性至关重要的事件（如交通事故），业界正在积极探索应用人工智能生成内容（AIGC）技术来构造和扩充数据集。AIGC技术能够定向生成特定场景的数据，从而快速提升算法在处理这些罕见但关键事件时的效果。 此外，仿真引擎的使用也是解决数据采集难题的有效手段。通过仿真引擎，研究者可以构造出难以在现实世界中复现的复杂场景，并生成相应的数据，以供算法学习和优化。这种方法不仅能够提高数据的多样性和覆盖度，还能够在不增加实际驾驶风险的前提下，对自动驾驶系统进行全面的测试和验证。

5 结语

端到端自动驾驶技术作为自动驾驶领域的重要发展方向，正展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。尽管目前仍面临一些技术和法规方面的挑战，但随着技术的不断进步和行业的共同努力，端到端自动驾驶有望在未来实现商业化落地，为人们带来更加安全、便捷和智能的出行体验。端到端自动驾驶系统是一种将传感器数据直接映射到车辆控制指令的技术，省略了传统自动驾驶系统中的多个阶段，简化了系统架构[11-12]。这种技术融合了深度学习、强化学习和端到端学习等人工智能技术，具有许多优势和挑战。减少了传统系统中的模块和复杂性，提高了系统的整体效率。可以直接优化整个自动驾驶系统，提高性能和泛化能力。能够更好地适应复杂的道路环境和交通情况，提高系统的鲁棒性。能够快速响应环境变化，提高系统的实时性和安全性。端到端学习需要大量高质量数据进行训练，数据获取成本高。模型复杂，缺乏可解释性，难以理解模型的决策过程。在面对未知情况时的泛化能力有限，需要更多对抗性训练和数据增强来提高鲁棒性提高货运效率和成本效益[13-14]。端到端自动驾驶系统在不同领域的应用将为社会带来更多创新和效率提升，推动智能化和可持续发展。然而，仍需不断优化技术，解决挑战，确保系统的安全性和可靠性。

参考文献：

[1]李升波，刘畅，殷玉明，等.汽车端到端自动驾驶系统的关键技术与发展趋势[J].人工智能，2023（05）：1-16.

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[3]李格锋.基于模型预测控制的车辆避障路径规划与跟踪[J].汽车实用技术，2024，49（06）：49-54.

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[5]卢峰.基于视觉的端到端自动驾驶决策方法研究[D].长沙：湖南大学，2022：271.

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[12]段续庭，周宇康，田大新，郑坤贤，周建山，孙亚夫.深度学习在自动62f81ee708369317988b46700194438f33d2da6f48ce621f90bc2ee5a11d3adb驾驶领域应用综述[J].无人系统技术，2021（06）：1-27.

[13]王晓刚.通用人工智能加速自动驾驶技术变革[J].智能网联汽车，2023（03）：44-47.

作者简介

胡爽禄：（1993—），男，汉族，研究生。研究方向：人工智能、企业战略。

华贤平：（1980—），男，汉族，本科学历，高级工程师，无锡市车城智联科技有限公司董事长。研究方向：政务网络、物联网、车联网。

窦 民：（1986—），男，汉族，研究生，项目经理。研究方向：自动驾驶。

费慧莉：（1994—），女，汉族，硕士，中级经济师。研究方向：人工智能。

伏子敬：（1992—），男，汉族，硕士，中级经济师。研究方向：数字经济。