摘要

本文由Jianuo Huang和Zhenlong Fang等人提出，针对自动驾驶中的安全导航问题，提出了一种集成潜在状态扩散模型（Latent State Diffusion Model）的端到端导航方法。该研究解决了传统端到端规划方法在复杂高维状态空间中缺乏安全性的问题，通过引入条件风险价值（Conditional Value-at-Risk）和软行为批评家（Soft Actor-Critic）框架，结合增强拉格朗日方法和潜在扩散模型，有效管理约束并预测未来轨迹，从而在模拟和真实环境中显著提升了安全性和决策效率。

原理

本文提出的方法通过构建一个基于潜在状态扩散模型的端到端导航系统，该系统利用条件风险价值（CVaR）和软行为批评家（SAC）框架来优化策略，确保在复杂高维状态空间中的安全探索。潜在扩散模型用于预测和模拟未来轨迹，增强系统的预测能力。此外，引入最坏情况行为者（worst-case actor）确保在不可预测场景中严格遵守安全要求。该方法的核心在于通过模型预测控制和潜在扩散模型的双重策略，不仅提高了导航的安全性，还通过集成分布建模来处理环境不确定性，从而优化策略性能。

流程

该系统的工作流程从代理在环境中采取行动并接收状态和奖励开始。状态通过编码器编码到潜在空间Z，然后解码以模拟环境状态进行决策。策略π(a|s, Z)利用这些潜在表示在状态S1, S2, …, Sn中确定适当的动作a1, a2, …, an。整个过程通过潜在扩散模型进行状态表示学习，预测未来观察、奖励和动作，模拟未来轨迹，并通过控制模型展开来评估奖励和风险。

应用

该研究提出的方法在自动驾驶领域具有广泛的应用前景，特别是在需要高度安全性和效率的复杂城市环境中。通过在模拟和真实环境中的实验验证，该方法不仅提高了自动驾驶车辆的安全性和可靠性，还增强了其在动态和不确定环境中的决策能力。未来，该方法有望进一步扩展到多智能体设置，实现智能体之间的协作，并在更复杂的网络结构中应用，如图形注意力算法。