Самообучающийся Автопилот: Новый Подход к Безопасности и Адаптации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили инновационную систему, позволяющую автомобилям с автопилотом обучаться на симулированных сценариях и адаптироваться к неожиданным ситуациям в реальном времени.

С целью повышения надежности систем автономного вождения предложен метод, устраняющий расхождения между данными, полученными в процессе обучения, и реальными условиями эксплуатации, посредством генерации контрфактических данных, а также адаптации стратегии управления на основе модели, учитывающей различия в целевых функциях.

В статье рассматривается фреймворк Model-Based Policy Adaptation (MPA), использующий генерацию контрфактических данных и адаптацию стратегии управления на основе ценностной функции для повышения безопасности и обобщающей способности систем автономного вождения в замкнутом контуре.

Несмотря на впечатляющие результаты моделей автономного вождения в открытых циклах, их надежность и обобщающая способность в реальных условиях замкнутого управления остаются проблемой. В данной работе, посвященной ‘Model-Based Policy Adaptation for Closed-Loop End-to-End Autonomous Driving’, предложен фреймворк адаптации политик на основе моделей (MPA), использующий генерацию контрфактических данных и адаптер политик, управляемый функцией ценности. MPA значительно повышает безопасность и обобщающую способность систем автономного вождения в сложных сценариях. Возможно ли дальнейшее совершенствование MPA за счет интеграции более сложных моделей мира и стратегий обучения с подкреплением?

Преодолевая Ограничения Обучения с Подкреплением в Реальных Условиях

Традиционное обучение с подражанием в значительной степени опирается на сбор обширных наборов данных для “офлайн-обучения”, однако этот процесс часто сталкивается с ограничениями, обусловленными реальными условиями. Получение достаточного количества данных для обучения может быть затруднено в ситуациях, где сбор информации дорог, опасен или невозможен из-за технических ограничений. Например, в задачах управления сложным оборудованием или в ситуациях, требующих взаимодействия с окружающей средой, получение достаточного количества примеров может потребовать значительных временных и финансовых затрат. Более того, даже при наличии доступа к данным, их качество и репрезентативность могут быть недостаточными для эффективного обучения, что приводит к снижению производительности модели в реальных условиях эксплуатации. Таким образом, зависимость от больших объемов данных для офлайн-обучения представляет собой существенное препятствие для широкого применения методов обучения с подражанием в различных областях.

Метод эмпирической минимизации риска, широко используемый в обучении с подражанием, демонстрирует ограниченную эффективность в динамичных средах. Суть проблемы заключается в несоответствии между условиями обучения и тестирования: алгоритм оптимизируется на фиксированном наборе данных, собранном в определенных обстоятельствах, и, следовательно, испытывает трудности при адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям. Это несоответствие, возникающее из-за упрощенного предположения о стационарности окружающей среды, приводит к снижению производительности и требует разработки более устойчивых методов обучения, способных учитывать изменчивость и неопределенность реального мира. В результате, алгоритмы, успешно работающие в лабораторных условиях, часто терпят неудачу при развертывании в сложных, постоянно меняющихся сценариях.

Предложенный метод адаптации политики на основе модели (MPA) генерирует реалистичные траектории, используя контрафактические данные, полученные с помощью предобученной политики и 3DGS-модели мира, и обучает на них адаптер политики и модель оценки кумулятивной награды для улучшения поведения агента.

Оценка Автономных Систем: Замкнутые Тесты и Объективные Расхождения

Оценка автономных систем требует проведения «замкнутых» (closed-loop) испытаний, в рамках которых агент взаимодействует с динамическим окружением, а его действия непосредственно влияют на последующие состояния среды. В отличие от статических оценок, где система анализируется на фиксированном наборе данных, замкнутые испытания позволяют оценить способность агента адаптироваться к изменяющимся условиям и демонстрировать устойчивое поведение в процессе выполнения задачи. Это означает, что производительность системы оценивается не только по единичным результатам, но и по ее способности поддерживать требуемый уровень функционирования в течение длительного периода времени, учитывая обратную связь от окружения. Такой подход критически важен для систем, предназначенных для работы в реальных, непредсказуемых условиях.

Методы оценки автономных систем, такие как VAD, VAD-v2, Hydra-MDP и RAD, используют принцип взаимодействия агента с динамической средой, где действия агента влияют на последующие состояния. Однако, применение этих методов сопряжено с рядом сложностей, обусловленных необходимостью моделирования и учета непредсказуемости окружения, а также корректной интерпретации полученных данных в условиях частичной наблюдаемости и стохастичности. Сложности включают в себя необходимость точной калибровки метрик, обеспечение репрезентативности среды, и преодоление вычислительных ограничений, связанных с моделированием долгосрочных взаимодействий агента со средой. Кроме того, для корректной оценки необходимо учитывать влияние различных факторов, таких как шум в сенсорах и задержки в системе управления.

Понимание расхождений между наблюдаемыми данными и реальными условиями (“observation mismatch”) и между заданными целями и фактическими задачами (“objective mismatch”) имеет решающее значение при интерпретации результатов оценки автономных систем. Расхождение в наблюдениях возникает, когда данные, доступные агенту, не полностью отражают состояние окружающей среды, что приводит к неточным оценкам и неоптимальным действиям. Несоответствие целей возникает, когда функция вознаграждения, используемая для обучения агента, не идеально соответствует желаемому поведению в реальных условиях. Оба типа расхождений могут существенно исказить результаты оценки и затруднить выявление областей для улучшения производительности системы. Анализ этих расхождений позволяет более точно оценить сильные и слабые стороны агента и разработать стратегии для повышения его надежности и адаптивности.

Адаптированная политика MPA, используя модель Q-значений, успешно реагирует на внезапное появление автомобиля, вынуждая эго-автомобиль безопасно уступить дорогу, в отличие от предварительно обученной VAD.

Предиктивное Моделирование и Адаптивное Управление: Ключ к Надежности

Интеграция прогностической модели поведения водителей в процесс оценки позволяет предсказывать действия других участников дорожного движения, что значительно повышает реалистичность и сложность создаваемых сценариев. Данный подход позволяет симулировать более правдоподобные ситуации, учитывая вероятные маневры и реакции других агентов, а не только их текущее положение. Это обеспечивает более надежную оценку производительности автономных систем и позволяет выявить потенциальные проблемы в более сложных и непредсказуемых условиях, приближенных к реальным дорожным ситуациям. В результате, система получает возможность обучаться и адаптироваться к более широкому спектру возможных взаимодействий с другими участниками движения.

Использование Q-модели позволяет агентам обучаться оптимальным стратегиям поведения посредством максимизации кумулятивной награды. В основе этого подхода лежит принцип, согласно которому агент оценивает ценность каждого действия в конкретном состоянии, стремясь максимизировать суммарную награду, полученную в долгосрочной перспективе. Этот процесс обучения, основанный на $Q$-значениях, позволяет агенту адаптироваться к различным сценариям и принимать решения, обеспечивающие наиболее выгодный результат в условиях неопределенности, что способствует повышению надежности и устойчивости системы принятия решений.

Адаптер политики, основанный на диффузии, расширяет возможности Q-модели, повышая адаптивность агента к изменяющимся условиям среды. Предложенная структура адаптации политики на основе модели (MPA) значительно улучшает надежность системы в замкнутом цикле, демонстрируя более высокий процент завершения маршрута (Route Completion — RC) и стабильно показывая наивысший результат HUGSIM Driving Score (HDScore) во всех проведенных экспериментах. Данный подход позволяет агенту эффективно корректировать свою политику поведения в реальном времени, реагируя на непредсказуемые действия других участников дорожного движения и обеспечивая более безопасное и плавное вождение.

Архитектура адаптера политики и модели Q-значений включает в себя визуальный и исторический энкодеры, а также энкодер действий, объединенные в адаптере политики с использованием 1D U-Net для получения оптимальных действий, в то время как модель Q-значений использует предварительно обученный ResNet-энкодер и исторический энкодер для оценки действий на основе кумулятивных наград, полученных в симуляторе HUGSIM.

Преодолевая Неопределенность: POMDP и Перспективы Дальнейшего Развития

Автономное вождение по своей природе функционирует в рамках так называемых «частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений» (POMDP), где получение полной и достоверной информации о текущем состоянии окружающей среды практически невозможно. Это означает, что автомобиль-автономник постоянно сталкивается с неопределенностью: сенсоры могут быть заблокированы погодными условиями, другие участники дорожного движения ведут себя непредсказуемо, а дорожная разметка может быть повреждена. В отличие от идеализированных моделей, предполагающих полную осведомленность, POMDP учитывает, что система принимает решения на основе неполных данных, формируя вероятностное представление о мире. Успешное функционирование в таких условиях требует разработки алгоритмов, способных эффективно оценивать и учитывать неопределенность, прогнозировать возможные сценарии развития событий и выбирать оптимальные действия, минимизирующие риски и обеспечивающие безопасность движения.

Интеграция предложенных методов в структуру частично наблюдаемых марковских процессов принятия решений (POMDP) открывает путь к созданию более надёжных и безопасных автономных систем. В условиях реального мира, когда полная информация о состоянии окружающей среды недоступна, POMDP позволяют эффективно моделировать неопределенность и принимать оптимальные решения, учитывая вероятностный характер восприятия. Использование предложенного подхода в рамках POMDP позволяет не только прогнозировать будущее поведение транспортных средств и пешеходов, но и адаптировать стратегии управления в ответ на изменяющиеся условия, снижая риски возникновения опасных ситуаций и повышая общую безопасность дорожного движения. Такая интеграция обеспечивает основу для создания автономных систем, способных эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых условиях реального мира, повышая доверие к технологиям автономного вождения.

Принципы адаптивного управления и предиктивного моделирования, продемонстрированные в данной работе, не ограничиваются исключительно областью автономного вождения, а могут быть успешно применены к широкому спектру сложных задач принятия решений. Критически важным является то, что исключение Q-руководства, то есть отказа от использования полученных оценок оптимальной траектории, приводит к существенному снижению показателей завершения маршрута (Route Completion — RC) и времени до столкновения (Time-To-Collision — TTC). Данное наблюдение подчеркивает фундаментальную роль предложенного подхода, основанного на ценностных функциях, в обеспечении надежности и безопасности систем, работающих в условиях неопределенности, и подтверждает эффективность использования $Q$-обучения для формирования оптимальной стратегии поведения в динамической среде.

Агенты MPA демонстрируют более безопасное поведение в критических ситуациях, принимая обоснованные решения вместо рискованных, что особенно заметно при встрече с быстро приближающимся транспортом.

Представленное исследование демонстрирует стремление к созданию алгоритмов автономного вождения, которые не просто функционируют в заданных условиях, но и обладают доказанной корректностью и обобщающей способностью. В основе предложенного подхода — адаптация политики на основе модели, использующая генерацию контрфактических данных для повышения безопасности и надёжности. Этот метод, в сущности, стремится к построению систем, в которых каждое действие обосновано и предсказуемо. Как однажды заметил Дональд Кнут: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». В контексте автономного вождения это означает, что приоритетом должна быть не скорость или сложность, а надёжность и математическая чистота алгоритмов, обеспечивающих безопасное и предсказуемое поведение в различных ситуациях.

Куда Далее?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует прогресс в адаптации политик для автономного вождения в замкнутом контуре. Однако, пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Создание контрфактуальных данных, хотя и полезно, опирается на предположения о природе неизведанного. Сложность реального мира, с его бесконечным разнообразием непредсказуемых событий, неизбежно будет испытывать границы любой модели, созданной на основе ограниченного набора данных. Следующим шагом представляется не просто увеличение объема данных, а разработка алгоритмов, способных к истинному обучению без учителя, способных самостоятельно выявлять и учитывать фундаментальные принципы физики и здравого смысла.

Особое внимание следует уделить проблеме обобщения. Успех в симуляции не гарантирует успех в реальном мире. Необходимо разработать метрики, позволяющие оценивать не просто производительность, а истинную надежность и безопасность системы в условиях, которые невозможно предвидеть. В конечном счете, ценность алгоритма определяется его способностью сохранять стабильность и предсказуемость даже при экспоненциальном росте сложности окружающей среды.

Использование функций ценности, хотя и является логичным подходом, подразумевает возможность точного определения этой самой ценности. Что если критерии безопасности и эффективности противоречивы? Разрешение подобных конфликтов требует не просто математической оптимизации, а глубокого философского осмысления этических аспектов автономного вождения. Истинная элегантность алгоритма заключается не в его способности «работать», а в его математической непротиворечивости и доказуемой устойчивости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.21584.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-01 04:55

🚀 Квантовые новости