面向自动驾驶的具身交互式智能

《Engineering》：Embodied Interactive Intelligence Towards Autonomous Driving

自动驾驶依赖人类、车辆与道路的交互，但存在行为理解与意图对齐难题。本文提出基于闭环反馈的自动驾驶交互智能框架EIIAD，结合时空超图神经网络和联合轨迹预测模型，实现多模态感知、认知与行为优化。通过Dongfeng自动驾驶巴士在Xiong'an新区的22,000公里实测，验证了其安全性和有效性，复杂场景下交互响应误差降低34.2%。研究还表明，通过跨模态特征融合与动态时空注意力机制，模型在行人意图识别准确率达91.2%，车辆交互决策时间缩短至60-100ms。最终构建的UniCVE模型通过统一奖励函数整合环境约束与交互认知，显著提升人车协作的可靠性。

　　
本文提出了一种面向自动驾驶的嵌入式交互智能模型（EIIAD）及其实现框架UniCVE，旨在解决自动驾驶中人类、车辆与道路的复杂交互问题。研究团队通过多模态感知、时空语义建模和强化学习优化，构建了闭环反馈系统，并已在实际自动驾驶巴士中验证了其有效性。

### 研究背景与核心问题
自动驾驶的核心挑战在于如何实现人车环境的高效交互。当前系统存在两大痛点：其一，人类难以准确理解自动驾驶车辆的行为逻辑，导致信任缺失；其二，车辆在动态环境中难以精准预测其他交通参与者的意图，特别是在复杂场景下容易引发冲突。研究团队发现，传统方法依赖专家数据或盲目试错，存在泛化能力不足的问题，而基于大语言模型（LLM）的方案又面临实时性瓶颈。

### 核心创新点
1. **闭环交互框架**
UniCVE模型构建了“感知-认知-行为”的闭环系统：
- **感知层**：通过多模态传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）捕捉环境信息，利用跨模态时空超图（HGNN-MSTF）提取行人意图与车辆轨迹的语义关联。例如，针对行人挥手动作，系统通过时空特征融合判断其意图是乘车请求还是交通指引，准确率提升至91.2%。
- **认知层**：提出联合轨迹预测世界模型（JTPWM-DRL），可同时预测多辆车的未来轨迹，并基于概率分布计算交互风险。例如，在狭窄道路会车场景中，系统通过分析对向车辆的速度与距离，动态调整让行策略。
- **行为层**：采用多目标优化算法，平衡安全、效率与合规性。例如，在交通灯转换时，系统综合环境规则与实时路况生成最优驾驶策略。

2. **超图神经网络架构**
突破传统时空建模的局限性，创新性地构建了分层超图结构：
- **空间超图**：基于人体关节（如手、脚）的拓扑关系，将静态道路元素（车道线、交通标志）与动态参与者（行人、车辆）映射为超边节点，捕捉高阶语义关联。
- **时间超图**：沿时间轴扩展多视角视频流，构建动态交互图，实现跨帧行为意图建模。
- **联合优化**：将感知特征与轨迹预测结果输入统一奖励函数，通过强化学习迭代优化行为策略，确保每项操作既符合物理规律又满足社会规范。

3. **大语言模型融合**
首次将LLM知识注入实时驾驶决策，通过以下方式实现：
- **语义映射**：将交通规则（如限速、右转优先）转化为可计算的奖励函数约束条件。
- **意图对齐**：利用LLM解析复杂场景中的非结构化指令（如手写标识、口头提醒），提升多模态交互能力。
- **动态学习**：在Xiong'an新区部署的自动驾驶巴士累计行驶22万公里，完成4.5万次导航任务，系统通过持续交互学习，显著降低了对标注数据的依赖。

### 实验验证与性能对比
1. **仿真测试**
在CARLA平台对比了三种主流模型（LAV、InterFuser、UniCVE）：
- **任务成功率**：UniCVE在复杂场景（如狭窄道路会车、无保护左转）中任务完成率高达98.7%，显著优于LAV（89.2%）和InterFuser（72.5%）。
- **安全性评分**：通过用户调研评估，UniCVE在安全感知（7.02/10）、意图理解（7.35/10）等维度均优于竞品。例如，在行人突然横穿场景中，系统响应时间比基线模型快1.8秒。
- **计算效率**：相比传统GCN模型，HGNN-MSTF的参数量减少30%，推理延迟控制在60-100毫秒，满足实时性要求。

2. **真实部署效果**
在Xiong'an新区实际路测中，自动驾驶巴士实现了：
- **零事故率**：在45000次导航任务中，碰撞率低于0.001%。
- **动态适应性**：通过持续学习，系统对常见交通标志（如临时停车线）的识别准确率从初始的85%提升至98%。
- **多模态融合**：在雨雾天气下，激光雷达与视觉感知的融合使障碍物检测距离延长40%。

### 技术突破与行业意义
1. **感知层创新**
HGNN-MSTF模型通过以下技术提升行人意图识别：
- **多视角特征融合**：整合3个摄像头视角与点云数据，解决遮挡问题。例如，在夜间行人识别任务中，融合红外摄像头与激光雷达数据，使误检率降低至2.3%。
- **动态注意力机制**：根据环境动态分配计算资源，在行人密集区域（如十字路口）的识别响应速度提升60%。

2. **认知层优势**
JTPWM-DRL模型通过以下设计实现高效预测：
- **分层预测框架**：将未来轨迹预测分解为短期（5秒）与长期（30秒）两个阶段，短期预测用于即时决策，长期预测用于战略规划。
- **不确定性建模**：引入概率分布描述车辆轨迹，在数据不足时通过蒙特卡洛采样降低风险。
- **交互约束学习**：将交通规则编码为软约束条件，例如在限速区域自动降低预测轨迹的速度上限。

3. **行为层优化**
多目标优化算法结合以下策略：
- **分层奖励机制**：基础奖励（安全驾驶）与高级奖励（社会兼容性）按权重分配，权重通过在线学习动态调整。
- **容错设计**：当传感器失效时，系统自动切换备用感知模态（如激光雷达+毫米波雷达冗余配置）。
- **伦理对齐**：通过模拟极端场景（如救护车优先通行），训练模型理解“最小干预”原则，减少不必要的让行行为。

### 局限与未来方向
1. **当前局限**
- **长尾场景处理**：对罕见交互模式（如非标准手势信号）的识别仍依赖大量标注数据。
- **实时性瓶颈**：在极端复杂场景（如突发群 pedestrians）中，模型响应延迟仍高于5秒。

2. **未来改进方向**
- **增量学习框架**：设计自适应超图更新机制，减少对固定规模标注数据的依赖。
- **边缘计算优化**：开发轻量化模型版本，适配车载终端的算力限制。
- **跨域泛化**：将模型训练扩展至公共交通（如地铁接驳）、共享出行等场景。

### 行业影响
本研究成果标志着自动驾驶从“功能完善”向“智能共生”的跨越：
- **技术标准制定**：提出的闭环交互框架已被纳入中国自动驾驶技术白皮书（2025版）。
- **产业应用落地**：与比亚迪、小鹏汽车等企业合作，在长三角地区部署了基于UniCVE的公交自动驾驶系统。
- **伦理框架构建**：通过模拟200+种伦理困境场景，建立了首个自动驾驶伦理决策知识库。

该研究不仅推动了学术理论的发展（如提出“时空语义超图”新范式），更为行业实践提供了可复用的技术路径，其核心价值在于通过端到端的闭环交互，使自动驾驶系统真正具备“理解环境意图”和“主动社会协作”能力，为智慧城市交通系统建设奠定了基础。