Editing 仿生自动驾驶 (section)

== 智能决策机制 ==
在获取环境感知后，自动驾驶系统需要进行决策和规划。这一过程相当于汽车的“大脑”。仿生自动驾驶在决策机制上借鉴'''类脑计算'''和'''生物启发式人工智能'''，包括神经网络、强化学习等方法来模拟生物的驾驶决策过程。

* '''类脑计算与神经网络'''：生物大脑的神经网络结构启发了人工神经网络(ANN)的设计。深度学习中的多层卷积神经网络、循环神经网络等，本质上都是受生物脑神经元连接模式的启发，通过大量“神经元”和“突触”权重来处理信息。近年来更前沿的是'''脉冲神经网络(SNN)和神经形态芯片'''，直接模拟生物神经元以电脉冲形式传递信息的机制，实现'''类脑计算'''。研究表明，'''神经形态(脑启发式)控制'''在自动驾驶中具有巨大潜力。通过采用脉冲神经网络，可以构建高度并行且能耗低的计算框架，实时控制车辆 (Frontiers | Autonomous driving controllers with neuromorphic spiking neural networks)。例如，将传统的PID、MPC等控制算法用脉冲神经网络实现，在专用神经形态硬件上运行，能以'''更低能耗'''实现类似性能 (Frontiers | Autonomous driving controllers with neuromorphic spiking neural networks) (Frontiers | Autonomous driving controllers with neuromorphic spiking neural networks)。一项研究将纯跟踪、Stanley算法等四种车道跟踪控制器移植到脉冲神经网络上，结果显示只需约100～1000个神经元的简单SNN模型，就能取得与经典CPU算法相当的效果 (Frontiers | Autonomous driving controllers with neuromorphic spiking neural networks)。这意味着类脑计算有望在保证性能的同时，大幅降低计算资源消耗。实际上，业界也对'''神经形态芯片'''非常关注。例如，梅赛德斯-奔驰的研究指出，'''仿脑计算'''可将自动驾驶的数据处理能耗减少高达90% (Neuromorphic computing: More energy efficiency in autonomous driving of the future | Mercedes-Benz Group > Innovations > Product innovation > Autonomous driving)。这对电动无人车来说意义重大：在有限电池下增加续航或留出更多算力余量。总之，通过软硬件结合模拟大脑结构（如IBM TrueNorth、Intel Loihi芯片），自动驾驶决策单元将更接近生物大脑的效率和并行处理能力。
* '''强化学习（RL）'''：强化学习让智能体通过'''试错'''获取经验，正如动物通过奖惩机制学习行为。神经科学研究发现，大脑中的多巴胺奖励系统与RL中的价值更新有相似之处，推动了RL在决策领域的应用 ([1903.12517] Towards Brain-inspired System: Deep Recurrent Reinforcement Learning for Simulated Self-driving Agent)。在自动驾驶中，强化学习被用来训练车辆的策略网络，使其能像人类新手学车一样，在模拟环境中不断尝试和改进驾驶行为 ([1903.12517] Towards Brain-inspired System: Deep Recurrent Reinforcement Learning for Simulated Self-driving Agent)。例如，一个仿生强化学习代理可以从零开始学会在车道中驾驶：初期不断偏离、冲出，道路，经过成千上万次训练迭代和奖励反馈后，逐渐学会平稳转向、避障等'''类似人类'''的驾驶策略 ([1903.12517] Towards Brain-inspired System: Deep Recurrent Reinforcement Learning for Simulated Self-driving Agent)。DeepMind等机构的研究表明，'''深度强化学习'''能够通过原始传感器输入（如摄像头图像）直接学得端到端的控制策略，这就类似于人类驾驶员根据所见景象直接决策转向角和油门。值得注意的是，为加速学习并提高安全性，常常将'''人类驾驶数据'''用于'''模仿学习'''初始化，再通过强化学习微调——这正对应了人类新司机先模仿教练/老司机，再在实践中积累经验的过程。通过RL，自动驾驶系统具备了一定的'''自适应'''和'''自主改进'''能力：如果遇到新的情况（例如突然出现的行人），RL策略有望基于训练经历过的相似情景迅速反应，而不是死板地按照规则。因此，强化学习为自动驾驶决策提供了一条生物启发的途径，使AI驾驶员具备类似动物学习般的能力，不断完善自己的驾驶策略。
* '''生物启发的其他AI方法'''：除了神经网络和RL，许多'''生物启发式算法'''也融入自动驾驶决策。例如，'''进化算法'''模仿生物进化来优化决策策略和神经网络结构；'''遗传算法'''可以用于调整路径规划或控制参数，使系统经过“适者生存”过程逼近最优解。又如，'''模仿大脑注意力机制'''的注意力模型，使自动驾驶感知系统能够像人类一样关注关键区域（比如突然蹿出的行人）。'''模糊逻辑控制'''也受到人类模糊思维的启发，在不确定环境下做出类似人类经验的决策判断。此外，最新的研究探索利用**大语言模型(LLM)**结合仿生知识，进行复杂决策逻辑的推理，让多辆车之间协同决策时能像群体智能一样协作。

值得强调的是，自动驾驶决策通常采用'''分层架构'''：底层是快速反应的运动控制，高层是策略规划和路线选择。这个架构也可看作仿照人类'''脊髓反射'''和'''大脑规划'''的双系统——紧急情况下依靠低延迟的“本能”控制（如紧急制动），正常巡航时依靠高层策略（如路线规划、速度调节）。通过将类脑AI算法嵌入到决策架构中，各层决策模块都可以引入生物智慧：例如，底层避障算法可采用神经网络快速预测碰撞风险，高层路径规划可采用进化算法优化全局路线。如此，整个决策系统融合了生物般的学习适应能力和快速反射，提高了智能决策的鲁棒性和灵活性。