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端到端自动驾驶中的因果推理与反事实学习.docx
资料介绍
端到端自动驾驶中的因果推理与反事实学习
一、引言
端到端自动驾驶模型通过海量数据学习"从场景到动作"的映射关系。然而，这种纯关联性的学习方式存在固有局限：模型学会了"看到红灯就刹车"的关联关系，但并没有理解"红灯的含义是禁止通行"的因果机制。当出现非常规场景——倒地的临时信号灯、交警的人工手势、在没有信号灯的无管制路口——纯关联模型的表现可能严重退化。因果推理和反事实学习的引入使自动驾驶系统从"学习关联"升级到"理解因果"，在从未见过的场景中也能基于因果知识推理出正确的驾驶行为。
二、因果推理的基本框架
因果图与结构因果模型。 因果推理以有向无环图形式化表达变量之间的因果假设。在自动驾驶场景中，因果图包括"交通信号灯的状态→车辆应否停车""前车减速→前车前方的障碍物→自车应否减速"等因果链路。结构因果模型在因果图的基础上为每条边指定因果关系的量化强度——不同变量的影响通过结构方程由父节点到子节点传导。
介入与do算子。 因果推理与关联推理的核心区别在于"介入"。关联推理观察已知条件"如果前车刹车，自车是否应该刹车"；因果推理介入屏蔽所有外部影响，独立判断"如果强制前车刹车，自车会怎样"。do算子通过截断变量在因果图中的入边、强制设定某个变量来模拟介入的理想状态。因果推理使系统具备了"主动推理"能力——在因果层面推演"假如我这样做，环境会怎样响应"。
反事实推理。 反事实推理回答"如果……会怎样"的问题——"如果前车没有在3秒前突然减速，自车当前是否本应在另一条车道上行驶？"反事实推理需要构建与真实世界平行的"反事实世界"，在反事实世界中修改某个变量对前述假设的实际影响，然后推演系统的因果链最终输出的结果。
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| 75_端到端自动驾驶中的因果推理与反事实学习.docx | 39K |
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