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李飞鹏几乎要拍案而起,看向陈默的眼神充满了不可思议的钦佩。
这位年轻的技术副总裁,脑子里装的到底是什么
竟对技术本质的洞察竟如此深刻!
陈默微微一笑,目光转向负责规划与决策的陈奇惊:
“第二点,关于规划和alc的决策犹豫问题。
奇惊,你从特斯拉带来的pdp(预测-决策-规划)框架是基础,但特斯拉ap在变道时有时显得过于激进甚至鲁莽,有时又过于保守。
核心可能在于,它的预测、决策、规划是相对割裂的模块。”
陈奇惊神色一凛,专注地看着陈默。
他在特斯拉autopilot团队的经历让他深知模块化设计的优势与局限。
“我在想,”陈默的手指在白板上虚划,将之前代表“预测”和“规划”的区域猛地圈在一起。
“是否可以尝试一种更紧密耦合的思路——时空联合规划(spatio-temporaljointplanning)
将自车的轨迹规划与对周围交通参与者(targetvehicles,tvs)未来行为的预测,放在一个统一的、基于优化的框架下进行联合求解”
“统一的框架”陈奇惊眉头紧锁,陷入深思。
这个概念对他而言同样极具冲击力。
“对,”陈默点了点头。
“简单说,规划器不再仅仅优化自车一条最优轨迹,而是同时考虑周围关键车辆可能的多种行为假设(比如加速、减速、保持、变道),并为每一种行为假设赋予一个概率。
然后,在优化目标函数里,不仅要包含自车的舒适性、效率、安全性,还要显式地包含与这些假设轨迹的交互成本(如避免碰撞的风险、变道切入时对后车的影响)。”
他顿了顿,让众人消化:
“这样,规划器输出的不仅仅是一条轨迹,而是一系列‘条件轨迹’。
如果a车加速,我这样走;
如果a车减速,我那样走;
如果b车突然变道,我又该如何应对。
决策(decision)被隐含在了轨迹的生成过程中,而不是作为一个独立的、非此即彼的(变道不变道)模块前置。
最终执行哪条轨迹,可以基于实时的感知预测更新,选择风险最低或综合收益最高的那条。
这或许能解决当前alc在车流复杂时‘不敢变’或‘硬变’的尴尬,让变道行为更流畅、更拟人化,也更安全。”
“卧槽!”
陈奇惊没忍住当着徐总和姚总的面高呼了一声卧槽,但他浑然不觉。
只是死死盯着陈默,脸上充满了震惊和豁然开朗的表情。
时空联合规划,将预测的不确定性和规划的灵活性统一在一个优化框架内!
这思路...
这思路他妈的简直是给自动驾驶的决策规划领域投下了一颗核弹。
完美地击中了模块化pdp框架在复杂交互场景下决策犹豫或鲁莽的痛点!
他在特斯拉时,团队内部也曾讨论过类似模糊的想法,但从未有人能像陈默这样,清晰、系统、一针见血地提出可行的理论框架。
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