今年9月起，智東西公開課品牌全新升級(jí)為智猩猩。智猩猩定位硬科技講解與服務(wù)平臺(tái)，提供公開課、在線研討會(huì)、講座、峰會(huì)等線上線下產(chǎn)品。
「自動(dòng)駕駛新青年講座」由智猩猩企劃，致力于邀請(qǐng)全球知名高校、頂尖研究機(jī)構(gòu)以及優(yōu)秀企業(yè)的新青年，主講在環(huán)境感知、精準(zhǔn)定位、決策規(guī)劃、控制執(zhí)行等自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)上的最新研究成果和開發(fā)實(shí)踐。
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安全可靠的自動(dòng)駕駛決策依賴于對(duì)場(chǎng)景的準(zhǔn)確認(rèn)知，而這正是預(yù)測(cè)模塊的主要目標(biāo)。然而，預(yù)測(cè)模塊固有的局限性和真實(shí)場(chǎng)景的復(fù)雜及不確定性，為其帶來了不小的挑戰(zhàn)，可能會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果，進(jìn)而誤導(dǎo)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)做出不合理甚至危險(xiǎn)地決策。
針對(duì)現(xiàn)有自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)模塊潛在的功能不足與認(rèn)知挑戰(zhàn)，清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院直博生邵文博等研究人員，從在線監(jiān)測(cè)預(yù)測(cè)模型的角度探討了不同的技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案，獲取了更全面、可信的自動(dòng)駕駛認(rèn)知結(jié)果。
該團(tuán)隊(duì)提出了基于不確定性估計(jì)和引入自感知模塊兩種預(yù)測(cè)模型監(jiān)測(cè)方法，并設(shè)計(jì)了獨(dú)立通用的監(jiān)測(cè)模型以實(shí)現(xiàn)不同預(yù)測(cè)模型（被監(jiān)測(cè)對(duì)象）在線監(jiān)測(cè)。監(jiān)測(cè)結(jié)果能夠作為關(guān)鍵補(bǔ)充信息，為不同級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供輔助。與基于不確定性估計(jì)和引入自感知模塊兩種預(yù)測(cè)模型監(jiān)測(cè)方法相關(guān)的論文成果分別收錄于ICRA 2023和IV 2023頂會(huì)上。
此外，邵博士及相關(guān)團(tuán)隊(duì)還提出一種針對(duì)黑盒軌跡預(yù)測(cè)模型的在線監(jiān)測(cè)PMTM，并構(gòu)建出城市十字路口下的真實(shí)數(shù)據(jù)集SIND。PMTM有效地實(shí)現(xiàn)了良好的監(jiān)測(cè)效果性能，尤其在基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)控方面表現(xiàn)出色，平均預(yù)測(cè)得分優(yōu)于以前的白盒和灰盒方法。
通過重新審視自動(dòng)駕駛的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知過程，結(jié)合預(yù)測(cè)和在線監(jiān)測(cè)結(jié)果，構(gòu)建出預(yù)測(cè)模型潛在功能不足的綜合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知模型，設(shè)計(jì)更安全可靠的決策方法，進(jìn)而提高自動(dòng)駕駛安全決策的準(zhǔn)確性，避免潛在事故發(fā)生。
12月28日19點(diǎn)，「自動(dòng)駕駛新青年講座」第33講邀請(qǐng)到論文一作、清華大學(xué)在讀博士邵文博參與，主講《自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)模型的在線監(jiān)測(cè)與安全決策》。
講者
邵文博，清華大學(xué)在讀博士
車輛與運(yùn)載學(xué)院直博生，師從李駿教授，研究方向包含自動(dòng)駕駛決策、預(yù)測(cè)規(guī)劃及預(yù)期功能安全。曾在T-ITS、Engineering、ICRA、ITSC、IV等期刊/會(huì)議發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。
第33講
主 題
《自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)模型的在線監(jiān)測(cè)與安全決策》
提 綱
1、自動(dòng)駕駛決策及其面臨的認(rèn)知挑戰(zhàn)
2、城市十字路口下的真實(shí)數(shù)據(jù)集SIND構(gòu)建
3、自動(dòng)駕駛預(yù)測(cè)模型的在線監(jiān)測(cè)
4、自動(dòng)駕駛綜合風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知與安全決策
直 播 信 息
直播時(shí)間：12月28日19:00
直播地點(diǎn)：智猩猩知識(shí)店鋪
成果
論文標(biāo)題
《SIND: A Drone Dataset at Signalized Intersection in China》
《Failure Detection for Motion Prediction of Autonomous Driving: An Uncertainty Perspective》
《Self-Aware Trajectory Prediction for Safe Autonomous Driving》
《When Is It Likely to Fail? Performance Monitor for Black-Box Trajectory Prediction Model》
論文地址
https://arxiv.org/abs/2209.02297
https://arxiv.org/abs/2301.04421
https://arxiv.org/abs/2305.09147
https://www.techrxiv.org/doi/full/10.36227/techrxiv.24265672.v1
開源地址
https://github.com/SOTIF-AVLab/SinD
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