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自动驾驶中的端到端模型可解释性.docx
资料介绍
自动驾驶中的端到端模型可解释性
一、引言
端到端大模型将感知、预测和规划统一在同一个神经网络中，直接从传感器数据输出控制指令。它在性能上超越了传统的模块化方案，但带来了一个根本性的问题：为什么模型做出了这个驾驶决策？ 在传统的模块化架构中，每个模块的输出都可以独立检查——感知模块的检测结果、预测模块的预测轨迹、规划模块的规划路径，每个环节的"思考过程"都被记录和可追溯。然而在端到端模型中，从输入到输出之间是一系列高维非线性变换，模型的"推理过程"如同一个黑箱。当系统在某个路口做出了一个非预期的驾驶行为时——是感知没有正确理解场景？还是决策逻辑出现了偏差？无法回答这个问题，就难以定位和改进系统的缺陷。2025至2026年间，端到端模型的可解释性技术开始从学术研究走向工程实践。
二、可解释性的重要性
安全验证。 自动驾驶系统需要通过安全认证才能获准上路。认证机构要求系统能够证明其行为的安全性——不仅是"系统通过了测试"，更是"在特定场景下系统做出特定决策的原因是合理和可预期的"。端到端模型的黑箱特性与安全认证对"可解释性"的刚性需求之间存在根本性矛盾。GS 44721-2026要求在L3级系统的准审材料中提交关于"决策逻辑的可解释性"的说明。
用户信任。 用户对一个"无法解释自己"的系统的信任是有限的。当自动驾驶系统在安全的情况下主动刹车——用户完全不明白为什么刹车——用户对系统的信任就会打折扣。如果系统能够解释"我刹车是因为检测到右侧盲区中有一辆正在接近的自行车"，用户的信任不仅不会被削弱，反而会因为"系统考虑了我没注意到的风险"而增强。理想的HMI在系统执行非预期操作后，会通过语音和可视化界面向用户解释"为什么这样做"。
故障定位与模型迭代。 工程师需要理解模型的行为来定位缺陷和优化模型。端到端模型中一个非预期的变道行为，是否源自感知模块对车道线走向的误读——还是规划模块在目标函数权重上对效率的偏好过高。可解释性技术帮助工程师快速定位问题的"根因模块"，将模型迭代的方向从"盲目试错"转向"精准修正"。
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| 55_自动驾驶中的端到端模型可解释性.docx | 39K |
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