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资料介绍
智能汽车自动驾驶系统端到端自动驾驶中的可解释性方法
摘要：可解释性是端到端自动驾驶系统安全论证的关键挑战，通过解释模型的决策过程，增强系统的透明性与可信度。本文系统分析了端到端自动驾驶中的可解释性方法，涵盖注意力可视化、概念激活向量、因果推理、反事实解释以及可解释性评估，深入探讨了可解释性在端到端自动驾驶系统安全论证中的工程价值。
一、引言
端到端自动驾驶模型通过一个统一的神经网络，将传感器原始数据直接映射为车辆控制指令，在性能上展现出显著优势。然而，端到端模型的可解释性差，难以理解模型做出某个决策的原因，给安全论证与事故分析带来了挑战。在自动驾驶系统中，可解释性是安全论证的基础，开发人员需要理解模型在特定场景中的决策依据，监管机构需要审查模型的决策逻辑，用户需要了解系统的行为原因。2026年，可解释性已成为端到端自动驾驶系统研究的前沿方向，多种可解释性方法正在从研究走向工程实践。
二、注意力可视化
2.1 原理
注意力可视化通过显示模型在决策过程中关注的区域，解释模型决策的依据。在端到端驾驶模型中，注意力权重反映了模型在处理输入数据时对不同区域的关注程度，高权重的区域对模型决策的影响更大。
2.2 应用
注意力可视化在端到端驾驶模型中，显示模型在生成控制指令时关注的图像区域。如果模型在减速时关注了行人，说明模型关注到了行人，减速是合理的。如果模型在减速时关注了无关的背景区域，说明模型的决策依据可疑。
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