图灵小伙伴 | 「深信科创」CICV2024 | 分享加速自动驾驶验证效率的创新技术
2024-06-20
6月18日，第十一届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2024）在京开幕。本次会议由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心、清华大学车辆与运载学院、智能绿色车辆与交通全国重点实验室主办，北京亦庄智能城市研究院集团有限公司和中国智能网联汽车产业创新联盟协办，以“迈向车路云一体化规模应用新阶段”为主题，围绕车路云一体化、人工智能+自动驾驶、安全与测试等话题设置了多层次、多角度、多级别的主论坛、专题论坛、X论坛、国际边会、生态论坛等27场会议活动，200余位产业界、科技界高层嘉宾发表演讲，同期20余家企业参与展览展示。
安徽深信科创信息技术有限公司首席技术官（CTO）潘余曦博士受邀参加开幕式并在X论坛发表“AI对抗AI——仿真测试中的多智能体对抗行为模型”的主题演讲，这也是深信科创在深入洞察行业发展的基础上提出的新型技术模型。潘余曦表示：“自动驾驶落地之前需要开展大规模测试以从统计学角度验证其安全性，然而安全关键场景存在稀疏且难以获取的特点，因此生成大量安全关键场景的方法是迫切必要的。传统的自动驾驶测试方法主要依赖于人工设计的仿真场景，这种方法虽然在初期阶段有效，但存在成本高、泛化能力弱和缺乏交互性等问题。为了应对这些挑战，我们提出了一种新的多智能体对抗行为模型，该模型结合了强化学习技术和深信科创的Oasis自动驾驶仿真平台，能够自动生成复杂的交通场景，从而更全面地测试和验证自动驾驶系统的应对能力。目前该技术已发表在智能车辆领域知名学术期刊 IEEE Transactions on Intelligent Vehicles (T-IV) (影响因子8.41，中科院一区) 。”
演讲中潘余曦还提到，在面向L3+的交互式场景化仿真中，多智能体对抗行为模型可生成不限于高速、城区、匝道等道路拓扑下的可交互安全关键场景，高效测试规控系统在对抗交互中的应变能力。目前多智能体对抗行为模型主要包括：纵向对抗模型和横向对抗模型。纵向对抗模型关注于车辆的加速和减速动作，测试自动驾驶系统在变道、超车、碰撞预测及避障等方面的能力；横向对抗模型则关注于车辆的横向移动，如变道和紧急避让，以评估系统在复杂交通环境中的规划和响应能力，同时多智能体对抗行为模型还具备动态场景内容生成、典型对抗场景分析等功能。
在现场互动环节中，潘余曦还介绍了多智能体对抗行为模型与仿真软件集成方案，同时展示了在对抗场景中的测试结果，在丁/十字路口场景、行人场景、车道加减等常见场景测试中多智能体对抗行为模型的有效率能达到≥96%，每发现一个问题用时3-5分钟，大幅领先人工测试的速度。
