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自动驾驶中的非完备信息决策与风险管理.docx
资料介绍
自动驾驶中的非完备信息决策与风险管理
一、引言
自动驾驶系统在开放道路上永远面临"非完备信息"的困境——传感器无法感知被遮挡的区域、预测模型无法百分百准确预判其他交通参与者的行为、通信链路可能中断导致无法接收路侧信息。在非完备信息条件下做出安全的决策，是自动驾驶系统从L3向L4/L5跨越的核心能力。风险管理框架将决策问题从"确定性规划"转化为"概率性风险评估"——系统不是追求"绝对安全"（在非完备信息下无法实现），而是在可接受的风险范围内选择最优的驾驶策略。
二、非完备信息的来源
感知遮挡。 被大型车辆遮挡的横穿行人、建筑物拐角后的自行车、上坡路顶后方的路况——感知遮挡是自动驾驶最常遇到的非完备信息场景。在遮挡区域，系统不知道"看不见的地方是否有人在靠近"。统计表明，城市道路中约30%的行人横穿事故与感知遮挡有关。遮挡区域的感知通过多传感器融合（激光雷达从侧面缝隙获取的部分点云）和时序推理（遮挡前观察到的目标运动趋势）来部分补偿。
预测不确定性。 所有轨迹预测模型的输出都带有不确定性——未来5秒内前车有70%的概率直行、20%的概率减速、10%的概率变道。确定性规划将预测结果作为已知事实处理；风险感知规划将预测的概率分布作为决策的输入约束，在规划中同时考虑"最大概率场景"和"高风险场景"。
通信与定位不完整。 GNSS信号在隧道和城市峡谷中丢失、C-V2X消息在通信拥堵时延迟或丢失——这些通信中断的状态下系统必须降级为"纯单车感知+纯自主决策"模式。定位精度的下降影响车道级路径规划的有效性。华为ADS的通信中断应对策略在定位精度退化至米级时自动限制智驾功能的运行域——从城区NOA降级为车道保持辅助。
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