大牛讲座：怎么才能做出可靠的自动驾驶系统？| IROS 2017

雷锋网(公众号：雷锋网)按：9 月 24 日至 28 日，机器人领域的顶级学术会议 IROS 2017 在温哥华会议中心召开。作为大会首场 Keynote，自动驾驶领域长老级人物 Edwin Olson 被邀请就“自动驾驶系统的可靠性与鲁棒性”这一主题，进行了长达 45 分钟的讲座。对于为什么多策略决策系统（MPDM）是解决自动驾驶可靠性问题的突破点，Edwin Olson 重点进行了介绍。本文由雷锋网编辑整理。

Edwin Olson 为原密歇根大学助理教授，在自动驾驶领域深耕逾十年。曾参与 2007 DARPA 城市挑战赛，曾任福特自动驾驶项目首席研究员、丰田研究院自动驾驶技术研发副总监。现已下海创业，创立 May Mobility 并担任 CEO。

Edwin Olson

Edwin Olson：今天的话题是如何搞出可靠的自行驾驶系统。

不论在密歇根大学，还是 May Mobility，这都是我们不停在思考的问题。AprilTags 就是一个例子：一个最大限度作弊的办法，以搞出尽可能可靠、尽可能万无一失的系统。

随着人类的进步，我们试着造出不会撞死人的汽车、在生活与工作环境中长时间部署的机器人。这意味着把系统鲁棒性和可靠性，推向一个前所未有的层次和规模。

自动驾驶技术公司的套路

技术项目往往遵循这么一个三段式的进展套路：

Make it work，make it work well，make it cheap

即：

1. 技术实现 

2. 把产品做好 

3. 降低成本

一开始，我们在某些限定情况下勉强实现一个新技术，一般会对此发表篇论文。接下来进入这么一个模式：调参、修补漏洞、数据验证、迭代，把最终成果再写成一篇论文或搞出一个“产品”，这时候往往会特别开心。

大体上，自动驾驶也在按照这个套路走。

目前，业内非常多的公司在开发自动驾驶汽车。他们中的大多数，也搞出了些在某种程度上能用的东西。这些公司下一步的计划，看起来都是达到很多的测试里程、修补漏洞、找出让自动驾驶系统失效的特殊情况。你天天听到媒体引用某自动驾驶公司 CEO 的话——说我们要收集特别多的里程数据，把稀有状况找出来，然后我们就能打败竞争对手。

看起来，这就是他们的战略。

对此，我有一个问题：“这么干的效果如何？”

可靠性曲线

让我们先回顾一下自动驾驶技术更早时候的状况。在 2004 年，一辆自动驾驶汽车在遇到需要人类驾驶员干预的紧急状况之前，平均能够开多远呢？

那时候，第一届 DARPA 挑战赛举行，卡内基梅隆大学（CMU） 凭借比其他参赛车辆多开了七英里获得第一。

而今天的自动驾驶汽车，在每次人工干预之前平均又能行驶多远？公开的可靠性数据显示是 5000 英里。我不确定是否应该相信这个数字，不过他们是这么宣称的，暂且就按这个来。

据此画一个折线图，如下图，横轴是时间，纵轴是人工干预率。你的期待或许是，人工干预率会像摩尔定律那样指数级改进。

问题是，人类其实是非常不错的驾驶员。

许多鼓吹自动驾驶汽车的人说，人是相当糟糕的司机，会醉驾、疲劳驾驶、开车容易犯困等等。这些都是客观事实。但现实是，人类是相当优秀的驾驶员。在美国，平均每行驶一亿英里才会发生一起致死交通事故。只是因为我们开车太多，才有这么多交通死亡人数。

所以，我们实际想做的是，把人工干预率降到途中“solved”（自动驾驶问题已攻克）门槛以下，即一亿分之一。我们需要多久才能达到？

做一些简单的计算，目前，人工干预率每 16 个月降低一倍。我们需要 19 年才能达到 “solved”门槛。

很显然，我们需要加快速度。举个基因测序的例子，这是它成本降低的速率：

这才是我们想要的。所以，摆在面前的挑战是：怎么摆脱近乎直线的缓慢提升速度，到巨幅提升的曲线？

这就回到了机器人的可靠性。

在机器人领域，大家都喜欢新的功能。假设谁发明出了一个人机协作的抓鱼装置（恶搞），大家都会觉得很赞。但如果另一个写了个论文，说他的机器人实现了百万次成功的木块抓取。我猜评审会说，这看起来只是渐进式的提升，机器人已经在实验室抓了 40 年的木块。

我认为这反映出了一个问题——公众普遍认为前者很了不起，而后者没那么了不起。我们面临的一个挑战是，如何才能塑造出一个激励体系，鼓励更多人做后者那样的研究？这很重要，因为我感觉到许多针对超大规模、超高可靠性层次做实验想法正在涌现，

用多策略决策提升可靠性

现在，我与大家分享一些我们在 May Mobility 所做的工作。福特、丰田已经在部分采用这些想法。这些工作的核心是：怎么为自动驾驶系统注入可靠性？

举个防碰撞自动刹车的例子。自己的车有自动刹车功能的人，可能有过多次这种体验：在路口，前车马上要右转，当你开到它的位置的时候，它早就转过去了，因此不需要减速刹车——但系统会自动刹车。传感器感知到前车停住，系统判断如果继续行驶就会追尾。但系统不知道而你注意到的是，这辆车在等一个行人过马路，而该行人已经快走到马路对面 ，这辆车马上就会右转，因此并没有追尾风险，但系统无法理解这种状况。

要提高自动驾驶系统的可靠性，就需要在类似这样的棘手情况，让系统做出正确决策。为什么这种情况很棘手？系统不单要理解车辆的位置，还要理解单位之间的交互。

我们用 multi-policy decision making （MPDM，即多策略决策）来解决这个问题，这是我们近几年在密歇根大学做的研究。MPDM 是针对 partially observable markov decision process（POMDP，部分可观察马尔可夫决策过程）的解决方案，在大量不确定因素下，为机器人进策略计算。

找出一个能解决 POMDP 的通用方案非常困难，因此，MPDM 实际上解决的是最最傻瓜版本的  POMDP，傻瓜到可以在线做。我们的办法是生成多个策略选项，而在线上做的唯一一件事，便是决定即时运行哪一个策略。

决策方法如下：

先有一个环境初始评估，其中存在不确定性，比如我在空间中的哪个位置、其它单位在做什么。因而从中采集样本，初始化一个模拟器，再运行一个该场景的模型，预测接下来 10 秒钟发生的事。举个例子，假设我要并入高速路的车流，目前有四辆车可供选择，怎么决定插到哪一辆车的前面？对四个选项各自做一次模拟（线上），根据模拟结果做决策。

MPDM 的结构

假设其它单位和我的行为会互相影响。我们对周围的每辆车都分配一个策略，比如，某辆车的驾驶员可能很礼让，也可能很鲁莽，系统会对此做一个概率估计。

整套算法其实很简单。对于每个策略选项，系统会进行采样，把所有不确定因素转变为一个具体的场景，然后在模拟器中运行。鉴于不确定性，这个过程会多次重复，每次采样都会生成一个新的场景。最终的目的是计算出每个策略的成功概率——平均表现如何？对每项策略进行多次模拟之后，便可挑选出表现最好的那一个。

其中不确定性的影响特别大。举个常见的例子，狭窄道路上，两辆车相向而行将要会车，互相之间均不确定对方会如何避让。在不确定对方向左还是向右、是否减速、何时减速的情况下，如何选择避让策略？我们的办法是重复采样，选出在大多数情况下表现都比较理想的避让策略。

再举一个例子。在下图情况中，若强行插入到蓝车前面，看起来两车是要相撞的。我们会产生一个蓝车的策略模型，对其所有可能采取的策略进行计算。若绝大多数结果显示蓝车将采取减速避让策略，插到它前面就是一个较合理的决策。

这种情况对传统的行驶路线规划系统会是不小的挑战——大多数自动驾驶汽车采用的都是 RRT，或某种有限深度下的搜索。这能够规划出一条不会撞到其它车的行驶路线。但如果我们的行为影响了路上其它车辆接下来的行为呢？路线规划就失效了。

在上图的情况下，传统的路线规划存在很严重的问题——一条能让你安全插入车流的路线并不存在。你需要依靠其它车辆的行为（减速避让），创造可驶入的空当，

再来一个场景。高速路上前车行驶缓慢，你有两个策略：1. 留在当前车道；2. 变道超车。系统中并没有“如果前车行驶慢，就变道”的逻辑。但当系统进行模拟预测，发现“变道”策略的统计表现比“不变道”更好。

对我们人而言，这是很显而易见的。但大多数自动驾驶系统的变道算法设计，采用的都是一大长串的条件表达，经常是软件工程师人工写的代码：“If…If…If…If….is true, then…”。

这时，不常见的情况就成了问题。人工编写这些条件和规则、规定车辆在满足哪些情况下才能做出某个行为时，会导致每几万英里遇到某个代码没有涉及的特殊情况时，你发现逻辑是错误的。摆脱这些条件逻辑、用一套优化系统进行策略选择，是更好的方式。

我们也在研究一些远远更复杂的场景，比如室内。一般来讲，室内自动驾驶其实比公路自动驾驶难的多。公路有车道，大家一般会按车道行驶，而拥挤的行人场景（如商场）完全不是这样——行人会做出各种各样意想不到的行为。

我们的目标，是用 MPDM 开发出在拥挤人群中也有较好表现的机器人。我们以三个策略入手对机器人进行编程：停止、单方面行动、跟随。其中，“单方面行动”指的是把所有物体（包括人）当做障碍，用最快速度抵达目标。它的好处是更快抵达，坏处则是不顾忌行人，行驶模式显得很疯狂。行人也不会喜欢一个从他们面前高速驶过，完全不顾及别人心情的机器人。跟随则相反，好处是不会影响别人，坏处是慢。

那么，该如何决定采取哪一种策略？

这一点也不容易。好在对于多策略决策，你并不需要做出选择，交给优化过程就行了。下图是系统架构；

对不确定因素进行采样，生成各种不同的场景，再放到模拟器去对这三项策略进行计算，得到结果的概率分布，最后选用平均下来表现最好的那条策略。

这里有一个很关键的问题：模拟的保真度极低：这些是非常简单的模拟器。机器人的多策略系统以 2~5 Hz 的频率运行，这是机器人改变策略的速度。每个策略选取周期大约有五次采样。这是非常低保真度的模拟器，能够快速处理数据并输出足够的统计信息。

回到自动驾驶可靠性的话题。之前我提到，现在的问题是如何摆脱摩尔定律级别的速度，进入一条幅度更加惊人的可靠性改进曲线。我们认为，多策略是其中一条实现该目标的途径。这里有几个原因：

• MPDM 免去了许多切换逻辑，用线上优化代替复杂的 If…Then…。比如在变道操作中，许多自动驾驶系统有数页、数十页的条件设定规定在什么情况下换道，这造成了系统难以应对特殊情形。

• MPDM 能处理不确定因素，这非常关键。比如，传感器遇到盲点就是个非常难以解决的问题。而 MPDM 能在信息缺失的情况下做预测，模拟新单位驶出盲区。

• MPDM 能提升安全性。开发一个永远能做出正确操作的行为规划器，超级难。但设计数个终端规划器（eng-planners），在任意时间至少有一个能做出合理操作，则要容易得多。这时，只需要一个元规划器（meta-planner）对终端规划器做选择。

人们还经常会问，这些策略是怎么得出来的？

简单的回答：是我们造出来的。这是我们眼里又一个非常关键的部分。作为工程师，我们有大量的专业领域知识，充分利用这些知识进行策略设计很有价值。我们的目标，是实现用相对较少的策略抓住一系列很广泛的相关行为。一般而言，如果能想出一系列策略，横跨相当大的潜在行为空间，往往能得到非常不错的结果。

另一个问题是：如果某个现有策略（模型）覆盖范围之外的行为发生，怎么办？

好消息是，当不寻常的情况发生，系统会得到信号——遇到特殊情况。简单来说，这时系统会把这个特殊事物打上标签，并与它保持距离。例如，当某个骑自行车的人在十字路口连跨四条机动车道，系统并不会试图建立一个“疯狂自行车骑手”类别，而是直接打上特殊标签，离他远远的。

总结起来，MPDM 的好处有如下几点：

• 降低系统复杂性，把高级别的决策（策略选取）与低级的控制分开；

• 用相对较简单的架构获得紧急情况下的复杂反应能力；

• 允许经验丰富的工程师把他们的知识写入系统。

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