笔记自动驾驶预测与决策规划-Part6-不确定性感知的决策过程

自动驾驶中的决策与规划是基于对环境中各种不确定性的感知和处理。在自动驾驶系统中，决策过程要求系统能实时感知外部环境，并做出相应的驾驶决策。这一过程涉及多个层面，包括对环境不确定性的认识，对未来可能状态的预测，以及对可能行为方案的评估和选择。 不确定性感知的决策过程基于马尔科夫决策过程（MDP），它是一种描述决策者在随机环境中做出决策的数学模型。MDP模型由状态集合、动作集合、奖励函数和状态转移概率组成。其中，状态集合代表了环境中的各种可能状态；动作集合定义了智能体可以采取的各种行为；奖励函数用于量化智能体采取某动作从当前状态转移到新状态后获得的即时反馈；状态转移概率则描述了采取特定动作后转移到各新状态的概率。 部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）是MDP的一种扩展。在POMDP模型中，状态无法被直接观测到，而是通过传感器等设备收集的信息进行间接推断。因此，POMDP需要考虑观测数据的解释和状态估计，这比MDP增加了额外的复杂性。POMDP模型中引入了置信状态的概念，用来描述在某一时刻对真实世界状态的信念程度，并且依据观测数据对置信状态进行更新。在每个决策时刻，智能体会根据当前的置信状态和可用的动作选择，采取最优动作。 决策过程的具体实施需要结合各种算法和策略。Alpha Go和Alpha Zero这类先进的算法，在自动驾驶决策过程中起到重要启示作用。它们通过深度学习和蒙特卡洛树搜索结合，能够处理复杂的游戏规则和不确定性，为自动驾驶提供了一种决策优化的思路。 自动驾驶的决策过程还涉及高效分支和多模态决策规划。例如，EPSILON高效分支是一种用于决策树搜索的启发式方法，它通过评估动作分支的潜在收益来优先选择更有希望的分支。多模态决策规划（MPDM）通过考虑不同类型的信息源和行为模式，提高了自动驾驶系统的适应性和鲁棒性。简化的决策模型（L5和L6）则可能涉及规则化的方法来简化决策过程。 马尔可夫决策过程的求解往往需要利用价值迭代方法，目标是找到最大化长期奖励的策略。但在POMDP中，由于状态是不完全可观测的，问题变得更加复杂。解决POMDP的一种常规方法是构建一个置信MDP，即在概率分布空间上进行价值迭代，但这面临着维度灾难的问题。因此，实际应用中需要采用近似方法，如有限前瞻搜索动作，以求得可行的解决方案。 在自动驾驶决策的实践中，安全是首要考虑的因素。例如，在Safe RLMARC决策过程中，需要考虑多车环境中的安全性，确保在各种情况下都能采取最安全的决策。这也体现了自动驾驶系统设计中需要兼顾效率、安全和舒适度的综合优化原则。 自动驾驶中的不确定性感知决策过程是一个高度复杂和动态变化的任务，它需要通过先进的算法和模型来处理不确定性，同时确保决策的安全性和合理性。通过不断的算法优化和技术创新，自动驾驶系统能够更加准确和高效地进行环境感知、预测、决策和规划。