开放世界更安全自动驾驶：双过程方法
原文标题：Towards Safer Autonomous Driving in an Open World: A Dual-Process Approach
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论文受双过程理论启发，提出结合神经网络直觉规划与模型预测控制推理规划的框架，用于自动驾驶。元认知组件借助知识图谱，基于感知信息、交通规则与社会规范推理情境风险，并通过风险场驱动两种规划的切换。在CARLA模拟的车辆闯红灯等分布外场景中，该架构相比纯神经网络规划器减少89%碰撞，并提升特殊路权规则遵守度。
- 问题
- 纯神经网络规划器在分布外交通场景中易碰撞、违反路权规则。
- 方法
- 双过程框架：神经网络直觉规划加模型预测控制推理规划，元认知组件用知识图谱与风险场切换。
- 结果
- CARLA闯红灯等分布外场景中碰撞减少89%，特殊路权规则遵守度提升。
- 影响
- 为自动驾驶安全合规提供可切换的推理兜底，降低长尾场景风险。
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