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5月26日上午，由中國汽車工程學(xué)會、吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院、汽車仿真與控制國家重點實驗室聯(lián)合舉辦的“智能汽車類人決策技術(shù)”專題會議成功召開。本專題會議是2021年第八屆國際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)年會（CICV 2021）重要專題分會之一。

吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院院長、汽車仿真與控制國家重點實驗室主任高振海教授擔(dān)任本次會議主席，吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室教授、主任助理胡宏宇教授擔(dān)任會議聯(lián)合主席。

會議在胡宏宇教授的主持下召開。來自吉林大學(xué)、國防科技大學(xué)、清華大學(xué)、奧特貝瑞科技有限公司和武漢理工大學(xué)的專家學(xué)者發(fā)表精彩主旨演講，論壇互動氣氛熱烈活躍。

吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室教授、主任助理胡宏宇

首先，吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院院長、汽車仿真與控制國家重點實驗室主任高振海教授做主席致辭并圍繞智能駕駛多目標(biāo)決策算法開發(fā)做出介紹。高振海教授以汽車仿真與控制國家重點實驗室的研究發(fā)展歷程為背景，對智能駕駛類人多目標(biāo)決策的方法研究以及當(dāng)前實驗室最新研究動態(tài)進行學(xué)術(shù)分享。面向智能駕駛，高振海教授指出，團隊已逐步形成類人化的吉大智能車研究技術(shù)路線，而且旨在建立基于安全、舒適、節(jié)能駕駛目標(biāo)、熟練駕駛員行為模擬與汽車動力學(xué)控制的“感知增強+認(rèn)知預(yù)判+人性決策+宜人運動+底盤線控”的一體化實現(xiàn)方案。然后，從信息感知、基于汽車運動學(xué)和道路幾何的行駛軌跡決策、基于汽車動力學(xué)的側(cè)縱向控制校正與控制動作執(zhí)行四個方面解釋智能駕駛的類人化控制架構(gòu)。最后將重點實驗室在未來多目標(biāo)決策算法的開發(fā)總結(jié)為四個發(fā)展方向：1）建立無限場景形式化表達，構(gòu)建普適性安全決策規(guī)范；2）考慮汽車動力學(xué)特性與復(fù)雜輪地關(guān)系的精細(xì)化決策；3）主動減緩乃至規(guī)避暈動癥的智能駕駛決策；4）決策行為主觀評價實驗心理學(xué)描述與客觀定量分析方法。

吉林大學(xué)汽車工程學(xué)院院長、汽車仿真與控制國家重點實驗室主任高振海

隨后，國防科技大學(xué)智能科學(xué)院智能科學(xué)系主任徐昕教授做《智能汽車優(yōu)化決策的機器學(xué)習(xí)方法》主題報告。徐昕教授以智能汽車的決策優(yōu)化問題為導(dǎo)向，引出強化學(xué)習(xí)（RL）的主要理論框架，進而介紹團隊目前研究的RL特征表示與滾動優(yōu)化機制以及基于RL的智能汽車優(yōu)化決策方案。徐昕教授指出，當(dāng)前智能汽車主要面臨四個優(yōu)化決策問題：1）在動態(tài)環(huán)境中的自主行為決策；2）不確定條件下快速規(guī)劃和實時重規(guī)劃；3）復(fù)雜約束條件下的決策與運動規(guī)劃；4）自主學(xué)習(xí)和智能發(fā)育。針對這些問題，徐昕教授介紹了一種可行的解決方案——強化學(xué)習(xí)的基本模型與理論框架。提出強化學(xué)習(xí)的多核特征表示、流形特征表示以及深度特征表示三種表示方法，對高速公路自動駕駛決策方法提供有效的優(yōu)化方案。

國防科技大學(xué)智能科學(xué)院智能科學(xué)系主任徐昕

接下來，清華大學(xué)車輛與運載學(xué)院副研究員、智能出行所副所長王紅老師圍繞場景下的智能駕駛預(yù)期功能安全決策進行專題報告。王紅老師指出，道路運行環(huán)境復(fù)雜、人員合理預(yù)見誤用以及系統(tǒng)自身功能局限是當(dāng)前智能網(wǎng)聯(lián)汽車預(yù)期功能安全面臨的主要問題。針對以上問題，王紅老師提出自監(jiān)測自適應(yīng)決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括三個功能子系統(tǒng)：人工智能實時自檢系統(tǒng)，實現(xiàn)感知算法、預(yù)測算法以及決策算法的實時自檢；ODD實時監(jiān)測系統(tǒng)，包括天氣狀況、路面狀況以及通訊狀況的實時自檢；道路交通法規(guī)數(shù)字化模塊，包括強制性交通法規(guī)以及建議性交通法規(guī)的數(shù)字化自適應(yīng)功能。

清華大學(xué)車輛與運載學(xué)院副研究員、智能出行所副所長王紅

來自奧特貝睿科技有限公司戰(zhàn)略副總裁劉楠先生介紹了公司針對高速自動駕駛系統(tǒng)的軟件開發(fā)的相關(guān)技術(shù)。劉楠先生介紹道，AutoBrain專注于軟硬件一體的“駕駛大腦”產(chǎn)品開發(fā)，致力于提供安全、舒適的智能出行產(chǎn)品。從深度學(xué)習(xí)感知、異構(gòu)融合與預(yù)測、多源融合高精度定位、智能決策、MPC最優(yōu)控制等核心算法方面介紹AutoBrain的研發(fā)成果。重點介紹了公司按照SOA架構(gòu)實現(xiàn)的低耦合&高魯棒性的軟件方案—HWP方案，建立了量產(chǎn)數(shù)據(jù)鏈閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、自動化標(biāo)注、模型訓(xùn)練到仿真測試以及OTA升級。

奧特貝?？萍加邢薰緫?zhàn)略副總裁劉楠

武漢理工大學(xué)李浩然博士針對個性化自動駕駛的行為決策與運動控制方法進行專題報告?；诨斐勺詣訖C，團隊建立了自動駕駛系統(tǒng)架構(gòu)，實現(xiàn)了個性化的決策規(guī)劃與控制，并提出基于改進人工勢場算法的個性化軌跡規(guī)劃方法。同時，李浩然博士提出，團隊設(shè)計了多種典型場景的軌跡跟蹤控制器，考慮場景、駕駛個性和實時性，對MPC控制器進行改進，使駕駛員模型能夠在一定區(qū)域內(nèi)對多個車輛進行個性化控制。

武漢理工大學(xué)李浩然博士

最后，吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室副主任郭洪艷教授做《復(fù)雜環(huán)境下智能車輛駕駛決策》專題報告。郭洪艷教授指出，當(dāng)前智能汽車決策主要面臨三個難點：1）周車行為預(yù)測；2）橫縱向聯(lián)合決策；3）換道路徑規(guī)劃?；谝陨蠁栴}，郭洪艷教授提出復(fù)雜環(huán)境下周車軌跡預(yù)測的基本框架，介紹了一種結(jié)合自身潛在規(guī)劃路徑的雙重注意力機制預(yù)測網(wǎng)絡(luò)框架，包括時間注意力機制以及空間注意力機制，應(yīng)用NGSIM數(shù)據(jù)集對周車軌跡預(yù)測進行分析。隨后，針對橫縱向一體化決策的問題，介紹了基于混合整數(shù)規(guī)劃的滾動優(yōu)化決策框圖，對決策的建模過程，規(guī)劃算法以及仿真測試分別進行介紹。最后，拓展介紹了基于人工勢場法的復(fù)雜環(huán)境下智能汽車軌跡規(guī)劃算法。

吉林大學(xué)汽車仿真與控制國家重點實驗室副主任郭洪艷

會議現(xiàn)場氣氛活躍，問答環(huán)節(jié)交流討論熱烈。會后，分會主席、聯(lián)合會議主席、演講嘉賓合影留念。