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基于强化学习的自动驾驶决策验证.docx
资料介绍
基于强化学习的自动驾驶决策验证
一、引言
自动驾驶决策系统的安全验证面临一个根本性挑战：决策行为的正确性无法通过简单的"输入-输出"对应关系来验证。与感知系统不同——感知输出可以对比"真值"标注来验证——决策系统的"正确行为"没有唯一的标注答案。在同一个路口场景中，快速通过、减速通过和停车等待都可能是"合理"的决策，只是安全性和效率各有不同。强化学习为决策验证提供了一种独特的视角：通过将决策安全问题转化为"奖励函数设计"和"策略行为分析"的问题，在仿真环境中对决策策略进行大规模、多维度的量化评估。2025至2026年间，基于强化学习的决策验证框架开始在企业内部的产品准入流程中发挥实际作用。
二、决策验证的困境
缺乏真值标准。 感知验证有"真值标注"——人工在图像上标注的目标框就是验证的标准答案。决策验证没有这样的真值——同一个场景，不同的安全驾驶员可能采取不同的驾驶策略，不可能说"加速通过"就是对的而"减速等待"就是错的。决策验证只能通过"结果"来判断——最终的驾驶行为是否导致了安全隐患或碰撞风险。
场景无限性。 决策行为的验证空间比感知验证大得多。感知验证只需覆盖不同的环境条件和目标组合，而决策验证还需要覆盖不同的行为策略组合——前车减速5%时的决策是否正确、前车减速10%时决策是否变化、前车减速同时后方有车接近时决策是否合理。参数空间的组合爆炸使穷举验证不可能实现。
交互博弈的不可穷举性。 决策系统的行为涉及与多个交通参与者的动态博弈——自车的决策影响其他目标的决策，其他目标的决策反过来影响自车的进一步决策。这种交互博弈的验证需要从"静态场景覆盖"扩展到"动态交互覆盖"——验证系统在与其他智能体的持续交互中的行为稳定性。
三、强化学习驱动的验证框架
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