Совместное управление автомобилем: Интуиция человека и возможности ИИ

от

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа объединяет человеческий опыт вождения с передовыми алгоритмами искусственного интеллекта для повышения безопасности и адаптивности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
В случае вмешательства водителя, система SAFe-Copilot оценивает контекст сцены, намерения человека, уровень неопределенности и текущие планы автономного управления, чтобы выбрать наиболее подходящий и безопасный план действий.
В случае вмешательства водителя, система SAFe-Copilot оценивает контекст сцены, намерения человека, уровень неопределенности и текущие планы автономного управления, чтобы выбрать наиболее подходящий и безопасный план действий.

В статье представлена SAFe-Copilot – унифицированная структура совместного управления, использующая большие языковые модели для интеграции интуиции водителя с возможностями автономных систем, включая оценку неопределенности и понимание сцены.

Автономные системы вождения демонстрируют хрупкость в нештатных ситуациях, требующих контекстуального понимания. В данной работе представлен фреймворк ‘SAFe-Copilot: Unified Shared Autonomy Framework’ для реализации совместного управления, объединяющего интуицию водителя и возможности автономных систем. Ключевой особенностью подхода является использование больших языковых моделей для интерпретации намерений водителя и синтеза согласованных стратегий, обеспечивающих плавный переход между ручным и автоматическим управлением. Эксперименты демонстрируют значительное снижение частоты столкновений и повышение общей производительности, что ставит вопрос о возможности создания действительно безопасных и адаптивных систем совместного вождения, способных к рассуждениям здравого смысла?

Пределы Полной Автономности: Математическая Неизбежность

Традиционные подходы к разработке систем автономного вождения, такие как валидация и верификация (V&V), испытывают трудности в непредсказуемых ситуациях реального мира и при возникновении краевых случаев. Ограниченность этих систем в адаптации к новым сценариям создает серьезные проблемы для обеспечения безопасности. Современные системы часто демонстрируют недостаточную гибкость при обработке ситуаций, выходящих за рамки обучающих данных (Out-of-Distribution, OOD). В конечном счете, надежность автономной системы определяется не только ее способностью функционировать в известных условиях, но и предсказуемостью поведения при отклонении от ожидаемой модели.

Предложенная платформа поддерживает два режима совместной работы: проактивное объединение усилий водителя и автономии при вмешательстве человека, а также надзорный совместный контроль, при котором система запрашивает информацию у водителя при высокой неопределенности, используя в качестве входных данных состояние и действия водителя, а также состояние транспортного средства, при этом внутрикадровое различие измеряет несогласие между кандидатными траекториями в одном кадре, а межкадровое различие – изменения средней траектории между кадрами.
Предложенная платформа поддерживает два режима совместной работы: проактивное объединение усилий водителя и автономии при вмешательстве человека, а также надзорный совместный контроль, при котором система запрашивает информацию у водителя при высокой неопределенности, используя в качестве входных данных состояние и действия водителя, а также состояние транспортного средства, при этом внутрикадровое различие измеряет несогласие между кандидатными траекториями в одном кадре, а межкадровое различие – изменения средней траектории между кадрами.

SAFe-Copilot: Симметрия Человека и Автоматизма

Разработанный подход SAFe-Copilot предлагает концепцию «совместного управления» (Shared Autonomy), объединяющую планы человека и автономной системы для повышения безопасности и надежности. Ключевым элементом системы является использование «визуально-языковой модели» (Vision Language Model – VLM) для интерпретации контекстной информации и обеспечения взаимодействия между водителем и системой. VLM позволяет системе понимать намерения водителя, анализировать обстановку и предвидеть опасности. В основе функционирует «модуль абстракции», преобразующий необработанные данные в высокоуровневые описания, используя «абстракцию состояния» и «абстракцию планов». Это упрощает процесс принятия решений и повышает эффективность совместного управления.

В сценарии, где водитель поворачивает влево, чтобы избежать открытой двери автомобиля, перекрывающей полосу движения при приближении встречного транспорта, разработанная платформа демонстрирует способность правильно определять намерения водителя, оценивать последствия его действий, сопоставлять их с автономным планом и учитывать общепринятые нормы вождения для объединения обоих планов в более безопасную траекторию.
В сценарии, где водитель поворачивает влево, чтобы избежать открытой двери автомобиля, перекрывающей полосу движения при приближении встречного транспорта, разработанная платформа демонстрирует способность правильно определять намерения водителя, оценивать последствия его действий, сопоставлять их с автономным планом и учитывать общепринятые нормы вождения для объединения обоих планов в более безопасную траекторию.

Количественная Оценка Неопределенности: Доказательство Надежности

В составе SAFe-Copilot функционирует ‘Модуль неопределенности’, предназначенный для оценки надежности автономной политики управления, анализируя метрики ‘Внутрикадровая дисперсия’ и ‘Межкадровая дисперсия’. При превышении неопределенностью заданного порога система переходит в режим ‘Надзорного совместного управления’, запрашивая ввод от человека-оператора, либо использует стратегию ‘Проактивного взаимодействия’, плавно объединяя действия водителя и автономного управления. Результаты оценки на Bench2Drive демонстрируют улучшение комплексного показателя на 27.96%, включая снижение частоты столкновений на 15.66% и увеличение процента завершения маршрутов на 13.22%.

В ходе оценки на эталонном наборе данных Bench2Drive, использование совместной автономии демонстрирует улучшение показателей по сравнению с чисто автономным управлением, что подтверждается комплексной оценкой, учитывающей частоту столкновений и завершение маршрута.
В ходе оценки на эталонном наборе данных Bench2Drive, использование совместной автономии демонстрирует улучшение показателей по сравнению с чисто автономным управлением, что подтверждается комплексной оценкой, учитывающей частоту столкновений и завершение маршрута.

Валидация и Перспективы: Гармония Точности и Адаптации

SAFe-Copilot представляет собой разработанную структуру, направленную на повышение безопасности автономного вождения, используя ‘LLM-based Safety Reasoning’ для прогнозирования и избежания опасных ситуаций. Оценка проводилась с использованием Bench2Drive и CARLA, демонстрируя улучшенные показатели в сложных сценариях. Ключевую роль играет ‘Contextual Reasoning’, позволяющая системе адаптироваться к разнообразным условиям. Проведенные опросы показали высокую степень согласия респондентов с решениями системы в отношении арбитража (92%) и соответствие сгенерированных планов ожиданиям (85.7%). Безопасность на дороге – это гармоничное сочетание точности и адаптации.

В ходе тестов на эталонном наборе данных Bench2Drive, система демонстрирует эффективность в различных сценариях управления транспортным средством.
В ходе тестов на эталонном наборе данных Bench2Drive, система демонстрирует эффективность в различных сценариях управления транспортным средством.

Исследование, представленное в статье, стремится к созданию системы, где интуиция человека и возможности автономного управления объединяются для повышения безопасности и адаптивности вождения. Это требует не только разработки эффективных алгоритмов, но и глубокого понимания неопределенности, с которой сталкивается система. В связи с этим, уместно вспомнить слова Дональда Кнута: «Оптимизация преждевременна — корень всех зол». Прежде чем стремиться к максимальной производительности, необходимо убедиться в корректности и надёжности базовых принципов, в данном случае – в способности системы адекватно оценивать риски и принимать решения в условиях неопределенности. Акцент на принципах, а не на оптимизации, позволяет создать систему, способную к долгосрочной и безопасной работе, что соответствует стремлению авторов к созданию надёжного фреймворка для совместного управления.

Что Дальше?

Представленная работа, несмотря на элегантность интеграции больших языковых моделей в систему совместного управления, лишь подчеркивает фундаментальную сложность задачи. Утверждение о повышении безопасности, основанное на симуляциях, должно быть подвергнуто строгой математической проверке. Эвристики, заложенные в логику взаимодействия человека и машины, не являются абсолютной истиной, а представляют собой компромисс между оптимальностью и вычислительной сложностью. Истинное понимание сцены, как и предсказание намерений другого водителя, не может быть сведено к вероятностным оценкам, полученным из данных.

Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке формальных методов верификации таких систем. Необходимо выйти за рамки оценки производительности на заранее подготовленных тестовых сценариях и перейти к доказательству корректности алгоритмов. Особое внимание следует уделить квантификации неопределенности не только в восприятии, но и в логике принятия решений самой системы. Оптимизация производительности на синтетических данных, безусловно, важна, но она не является заменой строгой математической строгости.

В конечном итоге, вопрос заключается не в том, насколько «умна» система, а в том, насколько точно мы можем предсказать ее поведение в критических ситуациях. Истинная элегантность алгоритма проявляется не в его способности «работать», а в его доказуемой корректности. В противном случае, это лишь еще один сложный инструмент, чьи ошибки могут иметь непредсказуемые последствия.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04664.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-08 21:17