自动驾驶---自动驾驶端到端的一般形态

1 背景

这两年在自动驾驶这个行业，给人的感觉是：似乎不懂大模型，不懂端到端，就要被淘汰了。而事实并不是如此，笔者在之前的文章中《自动驾驶---聊聊传统规控和端到端》也聊过自己对传统算法和端到端的思考。

同时，也引用了两位行业专家对自动驾驶未来的看法：

《自动驾驶---苏箐对智驾产品的思考》

《自动驾驶---大佬对端到端以及L4自动驾驶的思考》

传统Planner的确有其局限性，但端到端就没有其局限性了吗？答案是有的，但这不代表我们不去认识它，了解它，甚至利用它。

2 自动驾驶大模型

传统的自动驾驶规划模块通常基于规则（如状态机等）或优化算法，其特点是：

强依赖人工规则：需预先定义大量驾驶场景的应对策略（如变道、避障）。
计算复杂度高：动态环境下实时决策搜索可能面临复杂度高的问题。
泛化能力弱：难以应对复杂长尾场景（如突发障碍物、人车混行、潮汐车道无法识别等）。

自动驾驶大模型的出现就是为了解决传统算法难以解决的问题，下面笔者从一般自动驾驶大模型的架构开始，阐述其基本框架。

本篇博客先介绍传统的端到端思路，在框架上其实和原有感知框架差不太多，多的是最后一层，在原有BEV特征或者OCC特征的基础上，增加一个单独的任务Head用于轨迹解码。

后续再介绍以VLM视觉语言大模型为主的自动驾驶端到端架构。

2.1 大模型的核心思想

大模型通过海量驾驶数据训练，学习人类驾驶员的决策逻辑和环境理解能力，实现更智能的规划：

输入：多模态信息（激光雷达、摄像头、地图、导航信息，甚至语音提示等）。
输出：未来轨迹（路径+速度+行为决策）。
关键技术：
- 端到端学习：直接从感知输入到规划输出的映射（如Wayve的LINGO-1）。
- Transformer架构：处理时序和空间依赖关系，支持长距离规划（如Tesla的Occupancy Networks）。
- 模仿学习与强化学习结合：模仿人类驾驶行为，并通过仿真环境优化策略（如Waymo的ChauffeurNet）。

2.2 模型分类

从模型分类上来说，主要包括以下几种形式（感知模型+端到端模型）：

基于BEV（Bird's Eye View）的规划模型
- 核心思想：将多传感器数据统一映射到鸟瞰图坐标系，BEV特征作为planner模型的输入。
- 代表：理想双系统之快系统
基于Occupancy Networks（占据网络）的规划模型
- 核心思想：静止障碍物的占据栅格（Occupancy Grid）以及动态障碍物的未来运动轨迹（Occupancy Flow），作为planner模型的输入。
- 代表：特斯拉（V12之前）
模仿学习与强化学习结合模型
- 模仿学习（Imitation Learning）：从人类驾驶数据中学习驾驶策略（如Waymo的ChauffeurNet）。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：在仿真环境中通过试错优化策略（如Waymo的Parallel Domain）。
视觉语言模型增强的规划模型
- 核心思想：利用大语言模型（VLM、LLM）理解图片、导航指令、交通规则或场景语义，生成可解释的规划决策。
- 典型方法：
  - DriveLM（谷歌）：将规划问题转化为"视觉-语言-动作"的推理链，举例："前方有行人，应减速让行"。
  - DriveVLM（理想）：慢思考系统处理复杂场景。

2.3 模型输入与输出设计

整体模型的输入输出和下图基本相同，区别主要在于模型内部结构。

（1）输入信息

传感器数据：摄像头图像、激光雷达点云、毫米波雷达等（动静态信息，以及道路标识等语义信息）。
地图与定位：地图的车道拓扑、交通标志、定位信息（GPS+IMU等）。
任务指令：导航信息。

（2）输出形式

轨迹输出：路径点序列（x, y, 速度、加速度、航向角）。
行为决策：离散动作（如变道、停车、让行）或连续控制（方向盘转角、油门/刹车）。
不确定性估计：对规划结果的置信度（如避障路径的可行性概率）。

2.4 模型架构与流程

典型模型结构通常分为编码器-解码器框架，具体如下：

（1）编码器结构

编码器由多层堆叠的Transformer层构成，每层包含以下三个核心模块：

a. 自注意力机制（Self-Attention）

Query-Key-Value生成：每个输入元素（如车辆、车道线）通过线性变换生成Q、K、V向量。
交互建模：计算注意力权重（Q与K的点积缩放后Softmax），加权聚合V向量，捕捉元素间关系（如车辆避让、车道跟随）。
改进设计：
- 多头注意力：并行多个注意力头，捕捉不同类型交互（如空间邻近性、运动趋势）。
- 时空编码：在输入中加入时间位置编码，区分历史帧的时间顺序。

b. 前馈神经网络（FFN）

对自注意力输出进行非线性变换（如ReLU激活），增强模型表达能力。

c. 残差连接与层归一化

每个模块的输出通过残差连接与层归一化稳定训练过程。

（2）编码器的输出

输出形式 ：每个输入元素（交通参与者、地图元素）的上下文感知特征向量。一个二维矩阵（或张量），维度为 ()。
- (N)：输入序列的长度（元素数量），包括所有交通参与者（车辆、行人等）和地图元素的编码单元。
- (D)：每个元素的特征维度（由模型设计决定，例如256、512等）。
特征内容：
- 包含自身历史运动模式（如加速/减速趋势）。
- 融合周围参与者行为的影响（如前车刹车导致减速需求）。
- 结合地图约束（如车道保持、路口转向规则）。
维度：假设输入序列长度为(N)，特征维度为(D)，则输出为()的矩阵
输出示例

假设场景中有3辆车（A、B、C）和10个关键地图元素（车道线、交通灯等），则编码器输出矩阵的维度为：

每行对应一个元素的特征向量，举例：

第1行：车辆A的编码特征（包含自身轨迹和与其他车辆、地图的交互）。
第5行：某条车道线的编码特征（包含其几何形状及对车辆的影响）。

（3）MLP解码器

定义： MLP 是由至少一个隐藏层（Hidden Layer）构成的全连接神经网络，能够学习输入数据到输出目标的非线性映射关系。
核心特点：
- 非线性：通过激活函数引入非线性表达能力。
- 全连接：相邻层的所有神经元相互连接，权重参数通过训练调整。
- 监督学习：依赖标注数据，通过优化损失函数进行训练。
MLP 的网络结构：MLP 包含以下三类层：
- 输入层（Input Layer）：
  - 接收原始数据（如特征向量），不进行任何计算。
  - 神经元数量 = 输入数据的维度（例如图像像素数或特征数量）。
- 隐藏层（Hidden Layer）：
  - 核心计算层，可包含多层，每层由多个神经元组成。
  - 每个神经元对输入进行加权求和，并通过激活函数输出结果。
  - 隐藏层数及神经元数量需根据任务调整（超参数）。
- 输出层（Output Layer）：
  - 生成最终预测结果，结构依任务而定：
    - 分类任务：Softmax 函数输出概率分布。
    - 回归任务：线性输出（无激活函数）。

（4）MLP解码过程

有了上述Transformer编码器得到的特征信息，可以通过MLP或者Transformer解码。下面主要阐述MLP解码。

MLP 解码器 ：将特征向量解码为 轨迹点序列 （如位置、速度、加速度）或 驾驶决策（如转向角、油门）。

MLP 的核心作用 ：MLP 的任务是将 Transformer 输出的抽象特征映射到具体的 规划输出 。主要特征包括：
- 特征维度压缩与解耦
  - 输入：Transformer 输出的高维特征向量（如 512 维）。
  - 操作：通过多层全连接网络逐步降低维度，例如**512→256→128→64**。
  - 目的：提取与规划任务直接相关的低维特征（如轨迹的横向/纵向控制量）。
- 轨迹点回归
  - 输出设计：MLP 最后一层输出维度为 2*T（假设生成 T 个轨迹点，每个点包含 x, y 坐标）。
  - 激活函数 ：输出层通常使用 线性激活 （直接回归坐标值）或 Tanh（限制输出范围）。
- 多任务分支 ：若需同时输出轨迹和驾驶决策，MLP 可设计为 多分支结构。
MLP详细过程
- 输入： Transformer 编码器输出的 全局特征向量（例如 512 维），包含环境感知（障碍物、车道线）、车辆状态（速度、位置）、意图（变道、跟车）等信息。
- 解码过程
  - 将高维特征（如 512 维）映射到低维物理空间（如 2D 坐标）。
  - MLP 网络 将特征向量解码为 轨迹点序列，每个点包含位置（x, y）、速度、加速度等参数。
  - MLP 逐步降维：512 → 256 → 128 → 64 → 2*T（T 为轨迹点数量）。
- **输出：**时间离散化的轨迹点（如未来 5 秒，按 0.1 秒间隔生成 50 个点）。
简单示例

MLP 逐步降维

python 复制代码

class TrajectoryDecoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_steps):
        super().__init__()
        self.mlp = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 128),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(128, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 2 * output_steps)  # 输出所有轨迹点的x,y坐标
        )
    
    def forward(self, feature):
        return self.mlp(feature)  # 输出形状：[Batch, 2*T]

输出处理：将 2*T 的向量拆分为 T 个 (x, y) 坐标点

python 复制代码

trajectory = output.view(-1, T, 2) # 形状变为 [Batch, T, 2]

3 训练目标与损失函数

轨迹回归损失：最小化预测轨迹与真实轨迹的误差（常用Smooth L1 Loss）：

多模态损失：
- Winner-Takes-All：仅优化最接近真实轨迹的预测分支。
- Mode-Xent：对多模态输出进行意图分类（如变道概率）。
物理约束损失：
- 动力学可行性：惩罚超过最大曲率或加速度的轨迹点。
- 碰撞规避：计算预测轨迹与障碍物的最小距离损失。

4 实际应用的问题

在实际应用中，也会遇到模型参数过多，运行推理比较慢的问题，各家也会集中解决类似的问题。

部署优化：
- 模型轻量化：通过知识蒸馏将模型压缩为实时推理版本（延迟<50ms）。
- 硬件加速：使用TPU/GPU批处理，支持同时预测数百个障碍物轨迹（堆硬件不是长久之计）。
数据增强：合成罕见场景的仿真数据。
- 在线学习：在车队运营中收集边缘案例，持续更新模型。
- 交互博弈不确定性：引入逆强化学习（IRL）推断他车意图，提升博弈轨迹的合理性。
- 世界模型：构建大量仿真场景数据集同时进行训练。