基于三层架构的自动驾驶系统设计：环境建模、标准驾驶与风险调制
摘要
本文提出一种面向自动驾驶的三层架构设计，将驾驶任务分解为环境建模、标准驾驶与风险调制三个核心模块。该架构的核心思想是：自动驾驶系统无需复制人类驾驶的全部认知能力，而应在明确的功能边界内，通过可预测的行为逻辑和保守的风险兜底策略实现可靠运行。环境建模层负责构建包含静态障碍物与动态运动物体的统一场景表示，并对动态物体进行轨迹预测与风险筛选；标准驾驶层按照交通规则与效率目标生成基础驾驶指令；风险调制层根据环境风险等级对标准指令进行动态修正，并在必要时触发安全兜底。三层之间形成清晰的输入输出关系，既保证了系统的安全底线，也为上层应用提供了灵活的扩展空间。该架构强调简洁性、确定性及可解释性，为自动驾驶系统从"功能实现"向"可靠部署"的演进提供了一种务实的技术路径。
关键词：自动驾驶；系统架构；环境建模；风险调制；安全兜底
1 引言
近年来，自动驾驶技术取得了长足进步，从感知能力到决策规划均实现了从实验室走向公开道路的跨越。然而，当前主流技术路线普遍面临一个根本性困境：要么追求"类人驾驶"而陷入长尾场景的复杂性泥潭，要么过度依赖数据驱动而导致行为不可解释、安全边界模糊。
人类驾驶员之所以能够应对复杂的交通环境，依赖于大脑中积累的丰富先验知识、高效的风险判断机制以及对他人意图的隐性协商能力。然而，将这套认知体系完整复刻到机器上，不仅在工程上难度极高，也未必是必要的。自动驾驶的核心优势在于其不知疲倦、严格执行、行为可预测的特性，这些特性恰恰可以在一个受限但明确的范围内得到充分发挥。
基于上述思考，本文提出一种简化的三层架构。该架构不追求让机器"理解"世界，而是让机器在持续的"风险判断"中做出响应------只关心其他交通参与者是否会波及自身，不试图解读其意图；只在风险阈值触发时调整行为，不做无谓的过度反应。通过这种机制，系统可以在绝大多数情况下执行平稳的标准驾驶策略，同时确保在风险来临时具备明确的响应逻辑与安全的兜底措施。
本文第2节阐述环境建模模块的设计；第3节描述标准驾驶与执行模块；第4节给出风险评估与调制模块的详细机制；第5节讨论三层模块的协同工作方式及系统特性；第6节总结全文。
2 环境建模模块
环境建模模块是整个系统的感知基础，其任务是将传感器原始数据转化为可供决策使用的结构化场景表示。该模块的核心设计原则是：将环境中所有实体统一纳入模型，以"是否可能波及本车"作为后续处理的筛选依据。
2.1 静态环境建模
静态环境指道路结构、交通标志、车道线、路侧设施等在较长时间尺度内不发生位置变化的物体。对于静态环境的建模，可采用如下策略：
· 地图先验：利用高精地图或导航地图提供道路拓扑、车道属性、曲率、坡度等信息，作为静态模型的基础骨架。
· 实时构建：通过激光雷达、相机等传感器实时检测静态障碍物（如临时施工设施、锥桶、遗撒物等），以占栅格或点云的形式补充到模型中。
· 表示形式：静态模型以地固坐标系或相对车体坐标系下的几何描述为主，重点服务于本车的路径规划与碰撞检测。
静态环境建模的难点在于"变化"的检测------一个原本静止的物体（如停靠路边的车辆）可能随时变为运动物体，因此模型需要持续更新，并将"静止/运动"状态的切换作为关键事件进行标记。
2.2 动态物体建模
动态物体包括其他车辆、非机动车、行人以及可能发生运动的非典型物体（如掉落的货物、滚动的轮胎）。对该类物体的建模需包含以下要素：
· 目标检测与跟踪：利用视觉、激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合，对每个动态目标赋予唯一ID，并维持其位置、速度、加速度、朝向等状态估计。
· 轨迹预测：基于历史轨迹与运动模型（如常速模型、匀加速模型）对目标未来若干秒内的轨迹进行预测。预测结果以概率分布或确定性轨迹的形式输出，用于后续的风险评估。
· 风险过滤：根据目标与本车的相对几何关系，初步筛选出可能构成威胁的目标。例如，位于本车后方且相对速度为正（远离本车）的目标，可降低监控优先级；而位于本车前方、侧方或盲区内的目标，则需进入精细预测流程。
2.3 统一场景表示
环境建模模块的输出是一个统一的场景表示，包含：
· 静态障碍物栅格图或矢量地图；
· 动态目标列表，每个目标附带当前状态与未来预测轨迹；
· 每个动态目标的"风险标记"，标明其是否进入需要持续监控的范围。
该表示以固定频率（如20Hz）更新，为上层模块提供当前时刻的完整场景快照。
3 标准驾驶与执行模块
标准驾驶模块负责在无风险或低风险条件下，生成符合交通规则、舒适性与效率要求的基础驾驶指令。该模块的设计原则是"可预测"------其行为应当让其他道路使用者能够轻易理解，避免制造意外。
3.1 基础驾驶策略
标准驾驶模块主要包括以下策略：
· 车道保持：根据静态环境模型中的车道线信息，生成横向控制指令，使车辆保持在车道中央。
· 速度控制：根据道路限速、曲率、前方无风险目标时，按设定的巡航速度或效率目标进行纵向控制。
· 跟车控制：当本车前方存在目标车辆时，根据设定的跟车时距（如1.5秒）保持安全距离。跟车策略可采用经典的比例-积分-微分控制或模型预测控制。
· 变道与路径跟随：在需要换道或按导航路径行驶时，生成平滑的轨迹并执行相应的横向与纵向控制。
3.2 指令输出
标准驾驶模块的输出是一个"未调制的期望状态"，通常包括：
· 期望纵向加速度（或期望速度）；
· 期望横向加速度（或期望曲率）；
· 期望目标车道或路径点。
该期望状态仅基于理想条件计算，尚未考虑环境中动态物体的潜在风险。风险调制模块将在后续环节对该期望状态进行修正或覆盖。
4 风险评估与调制模块
风险评估与调制模块是整个架构的核心，承担着连接"环境认知"与"驾驶执行"的关键职能。该模块接收环境建模模块输出的场景表示和标准驾驶模块输出的期望指令，输出经过风险调制的最终控制目标。
4.1 风险等级计算
风险等级的计算基于动态物体轨迹预测与本车运动状态的时空碰撞分析。核心指标包括：
· 最小距离时间：对每个动态目标，计算其预测轨迹与本车预测轨迹之间的最小距离，以及达到该距离的时间。当最小距离低于安全阈值时，风险升高。
· 侵入安全包络的程度：本车周围定义了一个动态的安全包络（其大小随车速增加而扩大）。任何目标进入该包络即触发风险标记。
· 轨迹不确定性：对于预测不确定性较大的目标（如突然变道、运动模式不稳定的非机动车），给予更高的风险权重。
· 盲区与遮挡因素：对于位于盲区或被其他物体遮挡的目标，即便当前轨迹未显示直接威胁，也赋予保守的风险评估。
综合上述因素，系统将当前场景划分为三个风险等级：
风险等级 判定条件 响应策略
低风险 所有目标均未进入安全包络，轨迹预测无交汇可能 执行标准指令
中风险 存在目标进入安全包络边界，或轨迹预测显示潜在交汇可能 保守化修正
高风险 存在目标已侵入安全包络，或预测碰撞时间低于紧急阈值 紧急干预与安全兜底
4.2 驾驶指令调制
根据风险等级，调制器对标准驾驶指令进行修正：
· 低风险：直接输出标准指令，不进行干预。
· 中风险：执行保守化调制，具体措施包括：
· 纵向减速：目标速度降低5%-15%，或切换为更保守的跟车时距；
· 横向偏移：在车道内主动偏移远离高风险目标；
· 推迟或放弃变道：若变道计划涉及高风险区域，则暂缓执行。
· 高风险：触发紧急干预，具体措施包括：
· 全力制动或部分制动以降低碰撞能量；
· 放弃所有非紧急操作；
· 若情况持续恶化，触发最小风险策略（如靠边停车）。
4.3 监控资源调度
风险评估模块还承担着感知资源的调度职能。根据当前风险分布，模块向环境建模层反馈"重点关注区域"和"重点关注目标"，使感知系统能够动态分配计算资源。例如：
· 高风险目标以更高频率进行跟踪与预测更新；
· 低风险或已脱离范围的目标降频处理；
· 盲区或遮挡区域激活相应的感知算法（如基于雷达的穿透探测）。
这种"按需分配"的机制有效提升了计算效率，避免在无风险场景中浪费资源。
5 模块协同与系统特性
三层架构之间的信息流是单向且清晰的：
-
环境建模层持续向风险评估层提供场景数据；
-
标准驾驶层持续向风险评估层提供期望指令；
-
风险评估层根据环境风险调制期望指令，输出最终控制目标；
-
执行系统接收控制目标并完成车辆运动控制。
这种解耦设计带来了以下系统特性：
· 确定性：在相同输入条件下，输出是可预测、可解释的，便于测试与验证。
· 安全性：风险评估层独立于标准驾驶层，即使标准策略在特殊场景下不合理，调制层仍能进行风险兜底。
· 可扩展性：核心架构稳定后，开发者可在不破坏安全逻辑的前提下，增加个性化功能，例如：
· 舒适模式：调低中风险阈值的敏感度，减少急减速；
· 运动模式：调整标准驾驶层的跟车时距与变道时机；
· 全自动驾驶扩展：在环境建模层增加更丰富的语义理解能力。
6 结论
本文提出了一种基于三层架构的自动驾驶系统设计。该架构以环境建模为基础，以标准驾驶为核心策略，以风险评估与调制为安全屏障，形成了一个简洁、确定、可解释的系统闭环。与追求"类人驾驶"的复杂路线不同，本文方案强调在明确的功能边界内实现可靠运行，将驾驶本质归结为"持续判断风险并做出响应"这一核心任务。
三层架构的设计兼顾了安全性与可扩展性：一方面，通过风险评估与调制机制确保了系统的安全底线；另一方面，通过模块解耦为上层应用提供了灵活的个性化空间。该架构为自动驾驶从技术验证走向大规模部署提供了一种务实的技术路径。
参考文献
1\] 王某某, 李某某. 自动驾驶感知与决策系统综述\[J\]. 汽车工程, 2023, 45(2): 123-135. \[2\] 张某某. 基于预测编码的机器人环境认知架构\[J\]. 机器人, 2024, 46(4): 456-468. \[3\] 陈某某. 自动驾驶功能安全设计与验证方法\[M\]. 北京: 机械工业出版社, 2022. \[4\] 刘某某, 赵某某. 动态环境下的轨迹预测与风险评估\[J\]. 控制与决策, 2023, 38(7): 1987-1996. \[5\] 周某某. 面向量产的自动驾驶系统架构设计\[J\]. 汽车技术, 2024, 55(1): 1-10.