自动驾驶端到端模型：技术演进、应用实践与未来展望

自动驾驶技术发展与端到端模型的崛起

自动驾驶技术的发展是一个不断演进的过程，从早期简单的辅助驾驶功能逐渐向高度自动化甚至完全自动驾驶迈进。早期的辅助驾驶系统，如防抱死制动系统（ABS）和电子稳定控制系统（ESC），主要是为了提升驾驶安全性，车辆的控制权仍牢牢掌握在驾驶员手中。但随着传感器技术、计算机算力和算法的持续进步，自适应巡航控制（ACC）、车道偏离预警（LDW）等功能相继出现，车辆开始具备一定程度的自动化操作能力。

在这一发展进程中，传统自动驾驶技术多采用多模块架构。感知模块负责收集周围环境信息，像车辆、行人、道路标志和障碍物等；决策规划模块对感知数据进行分析处理，制定行驶策略，包括路径规划、速度控制和避让决策等；执行模块则根据决策规划模块的指令，控制车辆的转向、加速、刹车等动作。

然而，传统多模块架构存在诸多问题。随着自动驾驶场景日益复杂，各模块间的交互和协调变得困难重重。在感知模块中，摄像头、毫米波雷达和激光雷达等传感器的数据格式和精度差异大，数据融合成为难题。决策规划模块需要综合考虑交通规则、路况、车辆动力学限制等众多因素，制定出既安全又兼顾舒适性和效率的决策，这对算法复杂性和计算能力要求极高。而且，各模块间的误差容易累积，感知模块的微小误差可能在后续模块中被放大，影响系统整体性能。

端到端自动驾驶模型正是在这样的背景下诞生的。它打破了传统多模块的界限，直接以车辆传感器采集的数据，如摄像头图像、雷达点云数据等为输入，输出车辆的控制指令，如方向盘转角、油门开度和刹车力度等。这种架构的灵感来源于人类驾驶过程，人类驾驶时并非精确分析每个视觉元素，而是基于长期积累的驾驶经验快速做出决策。端到端模型希望借助深度神经网络，从大量驾驶数据中学习场景与驾驶动作之间的直接关系，实现更简洁高效的自动驾驶控制。

二、端对端模型的优缺点

1、端到端模型的优点

（1）架构简洁，会减少整体控制系统复杂性

传统自动驾驶系统采用多模块架构，包含感知、决策规划和执行等多个相对独立的模块。各模块之间需要进行复杂的信息交互与协调，这不仅增加了系统设计和开发的难度，还容易在模块间的衔接处出现问题。例如，感知模块识别出的物体信息在传递给决策规划模块时，可能会因为数据格式转换、信息丢失等问题导致决策失误。

端到端模型则极大地简化了这一流程，它直接以传感器采集的数据（如摄像头图像、雷达点云数据）作为输入，经过神经网络的处理，直接输出车辆的控制指令（如方向盘转角、油门刹车控制）。这种架构避免了多个模块之间繁琐的交互过程，减少了中间环节可能出现的错误，使得系统整体更加简洁高效。以英伟达早期的端到端自动驾驶模型为例，其通过简单的卷积神经网络结构，直接将摄像头采集的道路场景图像转化为车辆的转向控制命令，减少了传统架构中复杂的目标检测、路径规划等中间步骤，降低了系统的复杂性。

（2）强大的学习能力，适应复杂场景

深度神经网络赋予端到端模型强大的学习能力，使其能够从大量的驾驶数据中自动学习到复杂的驾驶模式和场景特征。与传统基于规则的驾驶系统不同，端到端模型不需要人为地制定详细的驾驶规则，它可以通过对海量驾驶场景数据的学习，发现一些难以用规则描述的模式和规律。

在复杂的城市交通场景中，存在着各种各样的交通参与者和动态变化的路况，如突然闯入道路的行人、随意变道的车辆等。端到端模型通过学习大量类似场景的数据，能够对这些复杂情况做出合理的反应。特斯拉的 FSD（Full Self Driving）系统采用端到端的架构，结合大量的实际驾驶数据进行训练，使得车辆在面对复杂城市路况时，能够像经验丰富的驾驶员一样，灵活地应对各种突发情况，做出合适的驾驶决策。

（3）数据驱动，易于优化和改进

端到端模型是数据驱动的，随着训练数据的不断增加和优化，模型的性能可以持续提升。研究人员可以通过收集更多不同场景下的驾驶数据，包括各种天气条件、道路类型和驾驶行为，让模型学习到更广泛的知识，从而提高其在各种情况下的适应性和准确性。

如果模型在某些特定场景下表现不佳，例如在雨天的高速公路上对前车距离的判断出现偏差，那么可以针对性地收集更多雨天高速公路场景的数据，对模型进行重新训练或微调。这种基于数据的优化方式相对灵活，不需要对整个系统架构进行大规模的修改，降低了优化和改进的成本。许多自动驾驶公司都建立了庞大的数据收集和标注团队，不断收集新的数据来训练和优化端到端模型，以提升其性能和安全性。

（4）实时性好，响应速度快

在自动驾驶中，实时性是至关重要的。端到端模型通常采用高效的神经网络架构，并借助强大的硬件加速设备（如 GPU、ASIC 等）进行计算，能够在短时间内对输入的传感器数据进行处理，快速输出车辆的控制指令。以卷积神经网络为例，其局部连接和权值共享的特性使得计算量大大减少，提高了处理速度。在车辆高速行驶过程中，端到端模型可以快速对前方突然出现的障碍物做出反应，及时发出刹车或避让的指令，避免碰撞事故的发生。相比传统的多模块系统，由于减少了模块间的信息传递和处理时间，端到端模型在实时性方面具有明显的优势，能够更好地满足自动驾驶对响应速度的严格要求。

2、端到端模型的缺点

（1）数据获取与标注难题

端到端模型的性能高度依赖大量高质量的数据，数据获取面临诸多挑战。收集涵盖各种路况、天气条件和驾驶场景的数据需要耗费巨大的人力、物力和时间成本。要获取在极端天气（如暴雨、暴雪、浓雾）下的驾驶数据，不仅需要在相应的天气条件下进行长时间的测试，还需要确保测试车辆和设备的安全性和稳定性。

数据标注也是一个棘手的问题。标注不仅要准确标记车辆的控制参数（如方向盘转角、油门开度、刹车力度），还需要对场景中的各种元素进行详细标注，如不同类型的障碍物、交通标志的含义、交通规则的约束等。标注的不准确或不完整会直接影响模型的训练效果，导致模型在实际应用中出现错误的决策。

（2）模型可解释性差，难以信任

深度神经网络的黑箱特性使得端到端模型的决策过程难以理解。模型在训练完成后，从输入的传感器数据到输出的车辆控制指令，中间经过了复杂的神经网络计算，很难直观地解释模型为什么做出某个特定的决策。在实际应用中，这种可解释性的缺乏带来了很大的问题。当模型出现错误决策时，很难确定是模型架构的问题、训练数据的偏差，还是其他原因导致的，从而难以对模型进行有效的改进和优化。

（3）泛化能力有限，难以适应新场景

虽然端到端模型在训练数据覆盖的场景中表现良好，但在遇到未见过的新场景或极端场景时，其泛化能力面临挑战。不同地区的道路规则、交通环境差异很大，模型在一个地区训练得到的知识可能无法直接应用到其他地区。在一些特殊的道路施工场景或罕见的天气组合下，模型可能会出现误判或无法做出决策的情况。这是因为模型在训练过程中没有学习到这些特定场景的特征和应对策略。端到端模型的泛化能力不足，限制了其在复杂多变的现实世界中的广泛应用，需要通过更多的技术手段和数据增强方法来提高其应对新场景的能力。

（4）缺乏明确的安全保障机制

传统自动驾驶的多模块架构中，每个模块都可以针对其特定的功能进行安全性设计和验证。在感知模块中，可以采用多种传感器冗余的方式来提高感知的可靠性；在决策规划模块中，可以制定严格的安全规则和约束来确保决策的合理性。端到端模型由于其一体化的结构，很难像传统架构那样建立明确的安全保障机制。一旦模型在训练或运行过程中出现异常，很难及时检测和纠正。而且，由于模型的决策过程难以解释，对于一些潜在的安全风险也难以进行有效的评估和防范。这使得端到端模型在安全性方面面临较大的挑战，需要进一步探索新的安全保障技术和方法。

三

端到端模型的技术基石

1、神经网络架构

（1）卷积神经网络（CNN），CNN 在端到端模型处理图像数据时起着关键作用。其局部连接和权值共享特性，不仅大幅减少了模型训练参数，提高了训练效率，还能有效提取图像的局部特征。以英伟达早期的端到端自动驾驶模型为例，该模型采用多层 CNN 架构。底层卷积层通过卷积核在图像上滑动，提取边缘、纹理等低层次特征，随着网络层次加深，逐渐能识别出车道线、车辆、行人等高层次目标物体特征。池化层对卷积层输出的特征图进行下采样，在保留关键特征的同时降低数据维度，减少计算量。经过多次卷积和池化操作，图像数据转化为适合全连接层处理的特征向量，为模型预测车辆控制参数提供依据。

（2）循环神经网络（RNN）及其变体，RNN 旨在处理具有时间序列特性的数据，能挖掘数据中的时间依赖关系。在自动驾驶场景中，车辆行驶是连续的时间序列，当前驾驶决策依赖于过去的场景信息，如车辆转弯时需依据之前的行驶轨迹和当前车速调整方向盘转角。RNN 通过在隐藏层引入反馈连接，让模型记住之前时刻的信息并与当前输入结合，更好地处理时间序列数据。

但传统 RNN 在训练中存在梯度消失和梯度爆炸问题，处理长序列数据时表现不佳。长短时记忆网络（LSTM）通过引入门控机制解决了这些问题。输入门控制当前新信息进入记忆单元的量，遗忘门决定记忆单元中旧信息的丢弃，输出门确定记忆单元的输出内容。这种门控机制使 LSTM 能更好地记忆长期信息。

在端到端自动驾驶模型中，LSTM 常用于处理视频序列中的多帧图像特征。在车辆换道时，LSTM 可根据之前几帧图像中相邻车道车辆的位置、速度信息以及本车行驶状态，更准确地预测当前应采取的转向角度和速度调整策略，实现安全顺畅的换道操作。

（3）Transformer模型：Transformer 架构的核心是注意力机制，能动态计算输入序列元素间的关系权重，聚焦重要信息，忽略次要信息。在自动驾驶领域，处理多摄像头图像数据时，Transformer 可同时关注不同摄像头视角下的关键目标，如前方车辆、行人、交通标志等，避免被无关信息干扰。特斯拉的 FSD 系统是应用 Transformer 的典型案例。在该系统中，Transformer 用于图像空间到向量空间的特征转换。通过 Self - Attention 机制和空间编码，向量空间中每个位置的特征都是图像所有位置特征的加权组合，且这种加权组合过程是自动学习的，无需手工设计。Transformer 的多头注意力机制进一步增强了特征捕捉能力，不同的头可关注输入数据的不同方面，使模型更全面地理解驾驶场景，做出更准确的决策。

2、 多传感器融合技术（1）传感器类型及特点：在自动驾驶系统中，多种传感器协同工作，为车辆提供环境感知。摄像头能提供丰富的视觉信息，有助于识别道路标志、车道线和其他车辆等目标物体，但受光照和天气影响大。黑夜中可视范围减小，强光直射下图像易过曝，雨、雪、雾等恶劣天气下成像质量严重下降，甚至无法正常工作。毫米波雷达通过发射和接收毫米波信号测量目标物体的距离、速度和角度信息，不受光照影响，对雾、烟、灰尘有较强穿透能力，但对物体形状和纹理信息获取能力有限，只能提供目标物体的大致位置和运动状态，难以精确分类和识别物体。激光雷达通过发射激光束并测量反射光时间构建周围环境的三维点云地图，具有极高的距离分辨率和角分辨率，能精确测量目标物体的位置和形状信息，抗干扰能力强，但成本高，在大雨、浓雾等极端天气下性能受影响，激光束会被水滴或雾气散射，导致测量精度下降。

（2）多传感器融合策略：为发挥不同传感器的优势，弥补不足，多传感器融合技术在自动驾驶中广泛应用。早期的后融合策略，先由各传感器独立处理数据，再融合结果，实现相对简单，便于调试和优化，但易丢失原始数据中的细节信息，因为各传感器独立处理数据时可能压缩和简化数据，造成重要信息损失。随着技术发展，特征级融合成为主流策略。BEV（鸟瞰图）+Transformer 架构是特征级融合的典型代表。以特斯拉为例，该公司利用 Transformer 的交叉注意力机制进行 BEV 空间转换，融合多个摄像头采集的图像数据，提供更全面、准确的环境信息，增强模型对复杂场景的感知能力。在 BEV 空间中，模型能更直观地了解车辆周围的交通状况，为端到端模型决策提供更可靠的依据。特征级融合在数据损失和算力消耗之间取得较好平衡，相比前融合方式，算力消耗更低，还能保留更多原始数据信息，提升模型性能和效率。

四

特斯拉端到端自动驾驶系统

特斯拉在 2021 年 AI Day 上展示的纯视觉 FSD（Full Self Driving）系统，是端到端模型在实际应用中的又一典型案例。该系统虽然目前只能达到 L2 级别自动驾驶，但在同类系统中表现出色。特斯拉的视觉感知系统采用了两种不同的方式将图像空间中的信息转化为向量空间中的信息。第一种方式是先在图像空间中完成所有的感知任务，然后将结果映射到向量空间；第二种方式是先将图像特征转换到向量空间，然后融合来自多个摄像头的特征，最后在向量空间中完成所有的感知任务。经过实践和研究，特斯拉选择了第二种方式作为 FSD 感知系统的核心思路，这主要是因为在第一种方式中，由于透视投影的存在，图像中看起来不错的感知结果在向量空间中精度很差，特别是在远距离区域；而且在多目系统中，由于单个摄像头的视野限制，可能无法看到完整的目标，导致信息缺失。

为了实现 FSD 的核心思路，特斯拉需要解决两个重要问题：一是如何将特征从图像空间变换到特征空间；二是如何得到向量空间中的标注数据。在将特征从图像空间变换到特征空间方面，特斯拉采用了三个关键技术点。首先，通过 Transformer 和 Self - Attention 的方式建立图像空间到向量空间的对应关系。在这种对应关系中，向量空间中每一个位置的特征都可以看作是图像所有位置特征的加权组合，而这种加权组合的过程通过 Self - Attention 和空间编码自动实现，无需手工设计，完全根据需要完成的任务进行端到端的学习。其次，考虑到在量产应用中，每一辆车上摄像头的标定信息都不尽相同，这会导致输入数据与预训练的模型不一致。为了解决这个问题，特斯拉提出了两种方法。一种简单的做法是将每个摄像头的标定信息拼接起来，通过 MLP 编码后再输入给神经网络。而更好的做法是将来自不同摄像头的图像通过标定信息进行校正，使不同车辆上对应的摄像头都输出一致的图像，这样可以提高模型的通用性和准确性。最后，为了增加输出结果的稳定性，更好地处理遮挡场景，并预测目标的运动，特斯拉采用视频多帧输入的方式来提取时序信息。在这个过程中，还加入了车辆自身的运动信息，以支持神经网络对齐不同时间点的特征图。在时序信息处理方面，FSD 系统采用了 RNN 技术，通过 RNN 对多帧图像特征和车辆运动信息进行处理，从而更准确地预测目标的运动轨迹和行为。

在获取向量空间中的标注数据方面，特斯拉利用来自多个摄像头的图像重建 3D 场景，并在 3D 场景下进行标注。标注者只需要在 3D 场景中进行一次标注，就可以实时看到标注结果在各个图像中的映射，从而方便地进行相应的调整。在模型训练过程中，特斯拉使用了大量的实际驾驶数据，这些数据涵盖了各种不同的路况、天气条件和驾驶场景。为了提高训练效率和模型性能，特斯拉可能采用了分布式训练的方式，利用多台计算设备同时进行训练，将大规模的数据集划分成多个子集，分别在不同的设备上进行训练，然后通过参数同步等技术将各个设备上的训练结果进行整合。此外，特斯拉还可能应用了迁移学习技术，将在某一任务或数据集上训练得到的模型参数，迁移到 FSD 系统的训练中，作为初始参数进行微调。这样可以利用已有的知识和经验，减少训练时间和数据需求，提高模型的泛化能力。通过这些训练方法和技术的应用，特斯拉的 FSD 系统在复杂的驾驶场景中能够做出更准确的决策。

五

端到端模型的未来发展方向

1、强化学习与端到端模型融合

强化学习通过智能体与环境交互，根据奖励机制学习最优策略，与端到端模型融合可增强其决策能力。在端到端模型基础上引入强化学习，模型能在驾驶过程中不断尝试和探索，根据驾驶结果获得奖励或惩罚信号，优化决策策略。在复杂路口通行场景中，模型可通过强化学习尝试不同通行顺序和速度选择，积累经验，提高应对复杂场景的决策能力，使自动驾驶决策更灵活、智能。

2、持续优化模型架构与训练算法

研究人员不断探索新的模型架构和训练算法，提高端到端模型性能。开发更高效的神经网络架构，减少参数数量，提高计算效率，降低训练时间和硬件成本，同时提升模型精度和泛化能力。改进训练算法，如采用自适应学习率调整、更有效的正则化方法等，防止模型过拟合，提高训练稳定性和收敛速度，使模型在有限数据下学习效果更好，更适应实际应用需求。

3、结合车路协同技术拓展应用场景

车路协同技术通过车辆与基础设施通信，实现信息共享。端到端模型结合车路协同，可获取更多道路信息，如前方路况、交通信号灯状态等，拓展应用场景。道路基础设施可提前将拥堵信息、施工区域信息发送给车辆，端到端模型据此调整驾驶决策，提前规划路线或调整车速，提高交通效率，增强在复杂城市交通环境中的适应性和安全性，推动自动驾驶技术从单车智能向网联智能发展。

来源：汽车动力总成