[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]談到自動(dòng)駕駛，我們通常會(huì)更關(guān)注如傳感器與感知系統(tǒng)這類“看得見”的部分，以及如規(guī)劃與控制這類“怎么走”的部分。但其實(shí)在這兩者之間，有一個(gè)常被低估卻至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，那便是軌跡預(yù)測(cè)。

軌跡預(yù)測(cè)要做的是，在幾秒到十幾秒的時(shí)間范圍內(nèi)，判斷出“其他交通參與者可能會(huì)怎么移動(dòng)”。如果缺少這個(gè)能力，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)更像是一個(gè)被動(dòng)的跟隨者，只能針對(duì)當(dāng)前狀況做出反應(yīng)；一旦前方出現(xiàn)突發(fā)狀況，很容易應(yīng)對(duì)不及。真實(shí)道路環(huán)境復(fù)雜、參與者眾多、互動(dòng)頻繁，只有系統(tǒng)化地預(yù)測(cè)未來的各種可能性，車輛才能做出既安全又流暢的決策。

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什么是軌跡預(yù)測(cè)以及它在系統(tǒng)中的位置

軌跡預(yù)測(cè)本質(zhì)上是從“當(dāng)前狀態(tài)”推演出“未來可能狀態(tài)”的過程。感知模塊告訴我們周圍有哪些物體，它們的位置、方向和速度是多少；預(yù)測(cè)模塊則要基于這些信息，計(jì)算出這些物體在未來一段時(shí)間內(nèi)可能的移動(dòng)軌跡和行為。

我們可以把自動(dòng)駕駛系統(tǒng)大致劃分為幾個(gè)主要環(huán)節(jié)，感知負(fù)責(zé)認(rèn)識(shí)環(huán)境，預(yù)測(cè)負(fù)責(zé)預(yù)判未來，規(guī)劃負(fù)責(zé)選擇安全高效的路徑，控制負(fù)責(zé)執(zhí)行具體的車輪、轉(zhuǎn)向和剎車動(dòng)作。預(yù)測(cè)在其中扮演橋梁的角色，它將感知輸出的信息轉(zhuǎn)化為帶有時(shí)間維度的未來場(chǎng)景，供規(guī)劃模塊進(jìn)行優(yōu)化和決策。如果沒有預(yù)測(cè)，規(guī)劃只能基于當(dāng)前瞬間的“快照”來制定軌跡，一旦遇到旁車突然變道或行人橫穿馬路，就容易出現(xiàn)剎車不及或避讓不充分的情況。

預(yù)測(cè)并不是“按當(dāng)前速度畫一條直線”這么簡(jiǎn)單。短短幾秒之內(nèi)，交通參與者的行為會(huì)受到車道結(jié)構(gòu)、交通信號(hào)、與前車的距離、駕駛員是否有變道意圖、行人是否準(zhǔn)備過馬路、周圍車輛是否禮讓或壓線，甚至天氣和路面狀況等多種因素影響。因此，高質(zhì)量的軌跡預(yù)測(cè)必須綜合考慮物理約束（如車輛動(dòng)力學(xué)與道路幾何）、場(chǎng)景語(yǔ)義（如車道線、禁止掉頭標(biāo)志、紅綠燈）以及多主體交互（比如鄰車意圖和行人行為），最終輸出一組合理的未來軌跡及其概率分布，而不是單一的一條“平均路徑”。

對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)來說，提供多種可能性并標(biāo)注其發(fā)生概率，比只給出一條模糊的平均軌跡更加安全。因?yàn)樗^的“平均軌跡”常常落在兩條合理路徑之間，而那個(gè)中間位置在實(shí)際中可能是不可行甚至危險(xiǎn)的。

預(yù)測(cè)所涉及的時(shí)間尺度也很關(guān)鍵。短期預(yù)測(cè)（0.5 s–3 s）通常影響能否及時(shí)剎車或微調(diào)方向，對(duì)誤差容忍度低、實(shí)時(shí)性要求高；中期預(yù)測(cè)（3 s–10 s）更多用于策略級(jí)決策，例如是否提前變道或避開擁堵路線；長(zhǎng)期預(yù)測(cè)（10 s以上）則更偏向路徑規(guī)劃和效率優(yōu)化。因此在工程中常采用分層預(yù)測(cè)策略，短期使用輕量高精度的模型保證實(shí)時(shí)響應(yīng)，長(zhǎng)期則使用更復(fù)雜的模型評(píng)估策略影響。

總的來說，預(yù)測(cè)的作用是將“不確定的未來”轉(zhuǎn)化為可操作的信息，從而讓規(guī)劃系統(tǒng)在復(fù)雜的交互環(huán)境中提前布局，這正是它不可或缺的核心原因。

軌跡預(yù)測(cè)的技術(shù)路線與工程挑戰(zhàn)

軌跡預(yù)測(cè)有多種方法，不僅有基于物理規(guī)律和模型驅(qū)動(dòng)的傳統(tǒng)方案，也有大量依賴數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型。

最簡(jiǎn)單的物理方法是假設(shè)目標(biāo)按當(dāng)前速度和加速度繼續(xù)運(yùn)動(dòng)，或基于車輛動(dòng)力學(xué)做短期外推。這類方法解釋性強(qiáng)、計(jì)算量小，短期預(yù)測(cè)也較穩(wěn)定，但在需要考慮行為意圖或復(fù)雜交互的場(chǎng)景中就顯得不足?；谔卣鞯臋C(jī)器學(xué)習(xí)方法，則通過手工提取速度、加速度、相對(duì)位置、車道偏離等特征，輸入傳統(tǒng)回歸或分類模型，能在一定程度上識(shí)別行為模式，但依賴人工設(shè)計(jì)特征。

近年來，深度學(xué)習(xí)方法逐漸成為主流，特別是使用圖網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制、時(shí)序模型和生成模型，直接從軌跡數(shù)據(jù)、圖像和高精地圖中學(xué)習(xí)復(fù)雜的交互特征。

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其中一個(gè)重要方向是多模態(tài)預(yù)測(cè)，其實(shí)現(xiàn)實(shí)交通的發(fā)展往往不止一種可能，如路口停著的車輛可能直行也可能左轉(zhuǎn)，行人可能等待也可能突然穿行，多模態(tài)模型會(huì)輸出多條可能的軌跡并分別給出概率。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在處理這些候選軌跡時(shí)，需要制定相應(yīng)策略，是采用最壞情況下的保守策略？還是基于概率加權(quán)優(yōu)化期望效用？這直接決定了系統(tǒng)的駕駛風(fēng)格是保守還是激進(jìn)。

同時(shí)，區(qū)分不確定性的來源也很重要，模型應(yīng)能分辨交通行為本身固有的不確定性（例如行人本來就有多種選擇），和因感知噪聲、遮擋等導(dǎo)致的認(rèn)知不確定性。對(duì)于后者，可以通過傳感器冗余或改進(jìn)感知算法來降低；對(duì)于前者，則必須在規(guī)劃階段以概率形式和安全邊界來處理。

軌跡預(yù)測(cè)還面臨實(shí)時(shí)計(jì)算的壓力?，F(xiàn)代深度模型雖然強(qiáng)大，但對(duì)算力要求也高。車載平臺(tái)的推理時(shí)間通常被限制在幾十到幾百毫秒之內(nèi)，預(yù)測(cè)必須在這個(gè)時(shí)間預(yù)算內(nèi)完成，否則會(huì)拖慢規(guī)劃與控制環(huán)節(jié)。常見的可以應(yīng)對(duì)方式包括模型壓縮、蒸餾、量化，或采用分層策略，前端運(yùn)行輕量模型處理實(shí)時(shí)需求，后臺(tái)用大模型持續(xù)更新權(quán)重。

此外，數(shù)據(jù)和評(píng)估也是一大挑戰(zhàn)。常用的如ADE（平均位移誤差）、FDE（最終位移誤差）和多模態(tài)覆蓋率等評(píng)估指標(biāo)，雖然能提供量化參考，但并不能完全反映安全性。一個(gè)在平均指標(biāo)上表現(xiàn)良好的模型，仍有可能在少數(shù)危險(xiǎn)場(chǎng)景中失效。公開數(shù)據(jù)集推動(dòng)了研究進(jìn)展，但其數(shù)據(jù)分布可能與實(shí)際部署地區(qū)的道路類型、交通習(xí)慣差異很大，導(dǎo)致模型遷移性差。因此往往需要大量本地化數(shù)據(jù)、場(chǎng)景合成與仿真測(cè)試來彌補(bǔ)不足。

最后就是交互建模的問題。真實(shí)交通中行為是相互影響的，我方加速可能影響你方變道，你方讓行意圖也可能影響我方是否切入。這種雙向耦合關(guān)系，使得單向的“預(yù)測(cè)-規(guī)劃”流程容易出錯(cuò)?？尚械囊粋€(gè)解決辦法就是采用聯(lián)合學(xué)習(xí)或閉環(huán)設(shè)計(jì)，讓預(yù)測(cè)模塊考慮到自車意圖對(duì)他車的影響，或讓規(guī)劃在決策時(shí)將他車可能的反應(yīng)納入考量。這類聯(lián)合建模能顯著降低“預(yù)測(cè)與規(guī)劃不一致”帶來的風(fēng)險(xiǎn)，但實(shí)現(xiàn)上需要更多計(jì)算資源，系統(tǒng)驗(yàn)證也更為復(fù)雜。

保證預(yù)測(cè)可靠性的系統(tǒng)設(shè)計(jì)與安全策略

只要是預(yù)測(cè)，就難免會(huì)出錯(cuò)，其中的關(guān)鍵在于系統(tǒng)如何預(yù)防和緩解錯(cuò)誤帶來的影響。為防止軌跡預(yù)測(cè)出錯(cuò)，常見的策略包括冗余設(shè)計(jì)、保守決策、規(guī)則約束和快速異常檢測(cè)。

冗余指的是使用多傳感器、多模型并行運(yùn)行，以提高安全保障。如激光雷達(dá)與雷達(dá)在惡劣天氣中互補(bǔ)，視覺模型與軌跡模型互相驗(yàn)證，不同預(yù)測(cè)模型同時(shí)運(yùn)行以提高可靠性。保守策略指在不確定性高時(shí)自動(dòng)增大安全邊際，當(dāng)預(yù)測(cè)置信度較低時(shí)，規(guī)劃模塊會(huì)選擇更遠(yuǎn)的跟車距離，或避免冒險(xiǎn)變道。規(guī)則約束則是用基于規(guī)則的方法覆蓋核心安全邊界，比如禁止穿越實(shí)線區(qū)域、對(duì)突然出現(xiàn)的行人優(yōu)先采取避讓動(dòng)作等；即使學(xué)習(xí)模型給出不同建議，也會(huì)被規(guī)則層過濾。

此外，閉環(huán)仿真和在線檢測(cè)也非常關(guān)鍵?，F(xiàn)實(shí)中極端場(chǎng)景很難遇到，因此需要通過仿真平臺(tái)生成這些稀有情況，用于訓(xùn)練和回歸測(cè)試。在車輛上路后，還需建立異常檢測(cè)機(jī)制，當(dāng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與傳感器觀測(cè)或?qū)嶋H軌跡出現(xiàn)顯著偏差時(shí)，系統(tǒng)應(yīng)能發(fā)出警報(bào)并觸發(fā)安全預(yù)案。模型更新也必須經(jīng)過離線評(píng)估、仿真回放測(cè)試、小范圍灰度發(fā)布、線上監(jiān)控與回滾機(jī)制等嚴(yán)格流程，任何一步出錯(cuò)都可能帶來安全風(fēng)險(xiǎn)。

可解釋性與可驗(yàn)證性也是系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要部分。出于監(jiān)管與責(zé)任厘清的需要，系統(tǒng)在事故后必須能夠回溯并證明其行為的合理性。因此，軌跡預(yù)測(cè)模塊不僅要輸出軌跡和概率，還應(yīng)提供影響預(yù)測(cè)的關(guān)鍵因素或置信度指標(biāo)，便于事后分析。此外，在高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景中，應(yīng)優(yōu)先采用那些在語(yǔ)義層面有明確限制的規(guī)則來保障安全，比如遇到亂穿馬路的行人時(shí)，優(yōu)先減速停車，而不是完全依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)結(jié)果。

最后的話

軌跡預(yù)測(cè)的作用是將“看到的世界”轉(zhuǎn)化為“可能發(fā)生的未來”，為規(guī)劃和控制提供時(shí)間維度上的決策依據(jù)。在多主體、強(qiáng)交互、規(guī)則驅(qū)動(dòng)的道路環(huán)境中，沒有預(yù)測(cè)，自動(dòng)駕駛只能被動(dòng)應(yīng)對(duì)，反應(yīng)遲緩或過于保守，難以在效率和舒適性方面與人類駕駛競(jìng)爭(zhēng)。

審核編輯 黃宇