当人类司机在高速公路上紧急避障时，会本能地平衡安全与舒适——减速幅度、转向时机都暗含经验判断。如何让自动驾驶车辆习得这种“人性化”决策？一项发表于《工程》（Engineering）期刊的最新研究给出了答案：基于逆强化学习理论，从真实驾驶数据中反推人类司机的避障逻辑，让机器生成的轨迹更贴近人类驾驶习惯。这项技术突破为自动驾驶的“拟人化”决策提供了新范式，或将重塑未来交通的安全与舒适标准。

传统轨迹规划的困境：预设函数的“机械感”

在自动驾驶技术中，轨迹规划是决策与控制的核心环节。传统方法依赖工程师预设优化函数，通过数学公式权衡效率、安全、舒适等指标。例如，要求车辆避障时横向加速度不超过某一阈值。然而，这种“一刀切”的设计存在明显缺陷：

• 适应性差：复杂多变的驾驶场景（如不同车速、车距、紧急程度）需要大量人工调整参数。
• 违背人性：预设函数生成的轨迹虽符合动力学约束，却可能过于“机械”，导致乘客紧张甚至晕车。
  论文数据显示，75%的人类司机在避障时纵向速度变化率低于5%，而传统算法往往忽略这种“微操”细节，暴露出机器与人类驾驶逻辑的割裂。

逆向思维：向人类司机“偷师”避障智慧

研究团队提出颠覆性方案——逆强化学习（Inverse Reinforcement Learning）。不同于让AI通过试错学习奖励机制，这项技术通过分析真实驾驶数据（HighD数据集中的262组避障轨迹），反向推导人类司机的“隐藏优化函数”。

技术亮点解析：

1. 特征提取：从轨迹中拆解三大核心指标——横向位置偏差、横向速度、横向加速度，构建“拟人化”评价体系。
2. 算法匹配：通过最大熵逆强化学习，让机器生成的轨迹特征与人类驾驶数据误差最小化（实验显示，新方法比传统方案特征匹配度提升50%以上）。
3. 动态适配：结合车速、与前车速度差等场景信息，实时调整优化函数权重。例如，车速越高，算法自动延长避障时间以降低侧翻风险。

“这相当于为自动驾驶植入‘人类经验芯片’。”论文通讯作者、清华大学刘亚辉教授解释，“系统不再依赖固定公式，而是像人类一样根据紧急程度动态权衡安全与舒适。”

实测突破：机器轨迹与人类驾驶“真假难辨”

研究团队在硬件在环（HIL）平台上进行了多场景验证：

• 场景1（车速121.9 km/h，前车速度差14.4 km/h）：生成的轨迹横向位置误差仅0.185米，接近人类司机微调方向盘的精度。
• 场景3（高紧急度，速度差41.76 km/h）：算法自动缩短避障时间，横向加速度增加30%，但仍在安全阈值内，模拟了人类司机的“应急反应”。
  对比实验显示，新方法的轨迹特征差异度比传统方案降低42%-55%，且计算耗时满足实时性要求。更关键的是，84%的测试者认为新方案乘坐体验“更接近人类驾驶”。

未来交通图景：从“合规”到“共情”

这项研究的意义远超技术本身——它标志着自动驾驶从“机械合规”迈向“人性共情”。潜在应用包括：

• 高速自动驾驶：在车流密集路段实现更平滑的自主变道，减少“机器人式”急刹引发的追尾风险。
• 个性化驾驶：通过分析不同驾驶风格数据（如激进型/保守型），为用户提供定制化出行体验。
• 混合交通协同：拟人化轨迹更容易被人类司机预测，提升人车混行场景的安全性。

研究团队透露，下一步将探索非结构化道路（如弯道、匝道）的避障规划，并开发驾驶风格迁移算法。“未来的自动驾驶不会完全模仿人类，但必须理解人类。”刘亚辉强调，“只有让机器‘懂得’舒适与安全的隐性平衡，才能真正赢得公众信任。”

结语
当自动驾驶开始“像人类一样思考”，技术与人性的边界正在消融。这项研究不仅解决了轨迹规划的工程难题，更揭示了智能交通发展的深层逻辑：最好的机器决策，往往是最贴近人性的选择。

来源: Engineering前沿