讓自動駕駛“像人類一樣思考”：逆強化學習解鎖擬人化避障新路徑

當人類司機在高速公路上緊急避障時，會本能地平衡安全與舒適——減速幅度、轉向時機都暗含經驗判斷。如何讓自動駕駛車輛習得這種“人性化”決策？一項發表於《工程》（Engineering）期刊的最新研究給出了答案：基於逆強化學習理論，從真實駕駛數據中反推人類司機的避障邏輯，讓機器生成的軌跡更貼近人類駕駛習慣。這項技術突破爲自動駕駛的“擬人化”決策提供了新範式，或將重塑未來交通的安全與舒適標準。

傳統軌跡規劃的困境：預設函數的“機械感”

在自動駕駛技術中，軌跡規劃是決策與控制的核心環節。傳統方法依賴工程師預設優化函數，通過數學公式權衡效率、安全、舒適等指標。例如，要求車輛避障時橫向加速度不超過某一閾值。然而，這種“一刀切”的設計存在明顯缺陷：

逆向思維：向人類司機“偷師”避障智慧

研究團隊提出顛覆性方案——逆強化學習（Inverse Reinforcement Learning）。不同於讓AI通過試錯學習獎勵機制，這項技術通過分析真實駕駛數據（HighD數據集中的262組避障軌跡），反向推導人類司機的“隱藏優化函數”。

技術亮點解析：

“這相當於爲自動駕駛植入‘人類經驗芯片’。”論文通訊作者、清華大學劉亞輝教授解釋，“系統不再依賴固定公式，而是像人類一樣根據緊急程度動態權衡安全與舒適。”

實測突破：機器軌跡與人類駕駛“真假難辨”

研究團隊在硬件在環（HIL）平臺上進行了多場景驗證：

未來交通圖景：從“合規”到“共情”

這項研究的意義遠超技術本身——它標誌着自動駕駛從“機械合規”邁向“人性共情”。潛在應用包括：

研究團隊透露，下一步將探索非結構化道路（如彎道、匝道）的避障規劃，並開發駕駛風格遷移算法。“未來的自動駕駛不會完全模仿人類，但必須理解人類。”劉亞輝強調，“只有讓機器‘懂得’舒適與安全的隱性平衡，才能真正贏得公衆信任。”

結語當自動駕駛開始“像人類一樣思考”，技術與人性的邊界正在消融。這項研究不僅解決了軌跡規劃的工程難題，更揭示了智能交通發展的深層邏輯：最好的機器決策，往往是最貼近人性的選擇。

來源: Engineering前沿