平行驾驶 | 自动驾驶：从认知智能到平行智能

2017年6月25日，CAA TC on VCI在长春召开。组织汽车智能控制相关领域科研人员、企业技术专家，分享科研成果、探讨理论研究、畅谈学术热点、分析战略动态，促进学科发展以及学术界与产业界交流融合，提高该领域在国内外的学术影响力。中科院自动化所王飞跃教授团队已在“平行驾驶”领域探索数十年，该领域近日更引发MIT响应，提出用平行技术实现驾驶自动化，预示“平行驾驶”将引发新一轮热潮。

下面给大家简要展示一下上述4i智驾系统的相关研究成果与进展。这个是iPath 智能路径规划系统，针对不同驾驶风格首先进行识别，进而进行拟人化的路径规划，这一部分已经完成了实车数据采集与分析，正在系统仿真分析阶段。

这里是iHorizon，对不同驾驶员驾驶风格进行识别，在此基础上进行短期、长期车速预测，进而对车辆动力学系统以及混合动力能量管理系统进行响应调节。

这里是针对iMind、iDecision系统提出的具体方法架构。

针对iAovid和iCAS系统，通过离线、在线输的综合分析学习，进一步采用增强学习的方法，实现了最优协同控制器的设计。

这一部分，曹博士团队的一个博士后，刚从剑桥大学博士毕业，也在采用博弈论在研究相关最优协同机制。

因为人-车-信息-环境构成一个闭环耦合系统，各部分相互影响，因此团队提出了Driver-CPS驾驶员-信息物理系统的概念，针对不同驾驶员驾驶风格，对智能电动车进行优化设计与控制。

这是Driver-CPS驾驶员-信息物理系统协同设计优化的架构与方法。

针对人车协同，在传统底盘动力学控制架构的基础上，团队加入了驾驶员认知与状态观测的模块，形成了新的人车协同控制方法架构。

在这一新的架构体系之下，提出了认知底盘控制CCC的概念，通过对驾驶员状态的观测，对车辆空气动力学、主动转向、制动系统进行主动调节，提升了车辆综合性能。

这一方法也是采用了认知心理学领域人类表现-大脑负荷的对应关系，进行控制器的设计。

这是曹博士在卡耐基梅隆大学机器人研究所访学时的照片。

下面给大家介绍一下自动驾驶“平行智能”方面的研究进展。

这一部分是在王飞跃老师提出的CPSS的理论框架下，团队将驾驶员、车辆、信息这几个组成部分，扩展对应到通过物理空间和信息空间耦合交互的三个世界：物理世界，精神世界和人工世界，形成了基于CPSS理论的平行驾驶方法。

平行驾驶体系可以分成不同的层级，由上到下分别代表社会网络、虚拟车与虚拟驾驶员、驾驶员认知以及真实的驾驶。

这里展示的是在CPSS理论体系下，各个组成部分的相互关系与影响机制。

事实上平行驾驶的理论根基是“平行学习”，平行驾驶是其典型的应用场景。针对平行学习，团队的李力老师一起合作，近期也提出了基于机器学习的“平行学习”理论框架。

自动驾驶要最终落地，测试与评级至关重要。因此在平行驾驶体系下，团队也提出了多种不同的无人车测试评价方法。第一种方法是基于场景与功能的测试。

在这种方法中，底层是基于混合场景与功能的自动驾驶车辆测试，以及V2X功能测试，上层则是一个平行虚拟驾驶层，用于计算实验。上下两层共同实现平行驾驶测试评价。

另一种方法则是以美国去年九月出台的自动驾驶政策指南为代表的针对安全性测评的自动驾驶评价方法。

这是具体的其中15条安全性测评指标，在此基础上可以扩展为平行测试，把能效，舒适性，交通效率等指标集成进来。

若是将上述两种评价体系有机的结合，那么自动驾驶的测试评价将会更加全面。

在平行测试理论体系指导下，团队正在开发针对“中国智能车未来挑战赛”的测试评价细则，通过各个功能模块的测试、后台管理模块的调度与监控，实现人-车-路闭环的测试。

这里展示了针对比赛开发的无人车自动打分系统，通过机器打分、跟车裁判打分的混合模式，共同实现比赛车辆的性能测评。

最后，曹博士提到，在这里诚挚的邀请各位领导以及同仁参加明年在中国举办的IEEE IV智能车大会。

明年即第29届IEEE智能车大会将于6月26日至7月1日在江苏常熟和每年国内举办的“智能车未来挑战赛”同期举行。届时，中科院自动化所王飞跃老师将任大会主席，西安交大郑南宁院士任程序委员会主席。清华自动化系李力老师、美国普渡大学李灵犀教授和曹东璞博士也将共同协助会议的组织，欢迎大家报名参与。

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