摘要

本文介绍了一种名为神经驾驶风格转移（NDST）的新方法，旨在为基于视觉的自动驾驶车辆（AV）提供个性化的驾驶体验。NDST通过将用户的独特驾驶风格融入到传统的基准驾驶模型（BDM）中，同时遵守安全参数，从而提高自动驾驶车辆的接受度和用户体验。该方法的核心是通过个性化块（PB）实现驾驶风格的转移，PB能够自适应地学习并调整以适应个人的驾驶行为，而无需修改BDM。通过对比两种不同的驾驶风格（风格A和风格B），验证了NDST方法的有效性，展示了其在提供个性化和熟悉的驾驶体验方面的潜力。

原理

NDST方法的工作原理基于神经风格转移（NST）的概念，通过将用户的驾驶风格与车辆的自动驾驶模型相结合，创建一个个性化的驾驶体验。NDST的主要组成部分包括基准驾驶模型（BDM）和个性化块（PB）。BDM作为一个标准的自动驾驶模型，而PB则负责根据特定驾驶员的风格定制驾驶输出。PB通过学习驾驶员的加速和减速模式，将其应用于BDM的输出，从而实现驾驶风格的转移。这种方法的关键在于PB能够自适应地学习驾驶员的驾驶行为，而无需对BDM进行修改，确保了安全性和个性化驾驶体验的平衡。

流程

NDST的工作流程包括以下几个步骤：

1. 学习基准驾驶模型（BDM）：首先，系统需要一个能够驾驶车辆的基准自动驾驶模型。
2. 收集驾驶员数据：从目标驾驶员那里收集驾驶数据，包括加速、减速、转向等。
3. 训练个性化块（PB）：使用收集到的数据训练PB，使其能够反映特定驾驶员的驾驶风格。
4. 验证和测试：在模拟环境中进行广泛的测试，以验证NDST方法的有效性。 例如，通过在模拟环境中测试两种不同的驾驶风格（风格A和风格B），NDST能够稳定地根据驾驶员的选择模仿其加速和减速模式，从而提供个性化的驾驶体验。

应用

NDST方法的应用前景广泛，特别是在提高自动驾驶车辆的接受度和用户体验方面。通过提供个性化的驾驶体验，NDST有助于缩小安全性和个性化驾驶风格之间的差距，促进自动驾驶技术的更广泛接受和应用。未来，NDST可以进一步集成到现有的自动驾驶框架中，为不同用户提供定制化的驾驶体验，从而推动自动驾驶技术的发展和普及。