近日，深信科创与长安汽车AI Lab合作完成的《Adversarial Safety-Critical Scenario Generation using Naturalistic Human Driving Priors》（利用人类自然驾驶先验条件生成对抗性安全关键场景）论文，被 IEEE Transactions on Intelligent Vehicles （简称：IEEE TIV）正式录用，获智能汽车领域权威学术期刊认可。IEEE TIV是自动驾驶领域影响力最大的期刊之一（影响因子8.41，《期刊引用报告》 JCR Q1区） ，主要收录智能汽车领域——尤其是自动驾驶汽车领域——的先进理论和技术应用论文。
论文链接：https://doi.org/10.1109/TIV.2023.3335862
论文针对自动驾驶车辆安全测试过程中，安全关键型场景稀少、难以获得等问题，提出了一种自然对抗安全关键测试场景生成的方法。该方法利用人类驾驶策略先验条件和强化学习技术，生成大规模真实且多样的挑战性测试场景。在技术实施上，研究人员首先建立自然交通流仿真环境用于模拟真实交通流交互场景；然后利用生成对抗模仿学习对人类驾驶策略进行建模；最后利用训练好的策略模型来设计自然对抗奖励函数，以对基于强化学习的自然对抗模型进行优化求解。
▲图1 一些非自然对抗场景示例▲
基于真实自动驾驶交通场景数据集，结合交通流建模与强化学习技术，论文提出如图2所示的自动驾驶自然对抗测试场景生成方法的整体框架，主要包括交通流仿真环境建模、人类驾驶策略建模与自然对抗行为策略建模三大部分。
▲图2 自动驾驶自然对抗测试场景生成方法的整体框架▲
01 交通流仿真环境建模
交通流仿真环境建模主要为训练自然对抗交通流模型提供训练环境，训练环境包括静态路网结构（车道、红绿灯、曲率等信息）和动态车辆运行状态（位置、速度、偏转角等信息）；仿真交通流既可通过模拟器随机生成，也可基于自然路采数据集进行仿真复现生成。
02 人类驾驶策略建模
通过利用GAIL（Generative Adversarial Imitation Learning 生成对抗模仿学习）算法训练自然交通流模型。研究人员可以利用GAIL框架对人类驾驶行为策略进行建模，通过生成器与判别器的不断对抗训练，生成器策略生成的数据分布会越来越接近真实的人类驾驶行为分布，从而实现对自然驾驶风格的建模。
03 自然对抗行为策略建模
进一步利用训练完成的自然交通流模型GAIL，来设计对抗测试场景生成算法。为了保证生成大量合理有效的自动驾驶测试场景，自然对抗场景生成算法既要保证智能体的对抗性，又要保证其在真实交通场景中的发生概率，即自然性，因此从自然性和对抗性两个方面来设计reward，以生成多样有效的对抗场景。
▲对抗场景生成示例▲
该方法的有效性在高速直道场景（NGSIM数据集）和城区十字路口场景（INTERACTION数据集）已被验证。与基线模型相比，在保证自然性和对抗性的同时，该方法将安全关键测试场景的生成效率提升了44%。
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