2024年11月21日，深圳技术大学城市城市交通与物流学院的“智行讲坛”第七期在D1-502会议室成功举行。讲座荣幸邀请到英国赫瑞瓦特大学王成助理教授，王成博士是RoboSafe实验室负责人，爱丁堡机器人中心及英国国家机器人中心成员，欧盟玛丽居里学者，德国DAAD AINet学者。研究方向为安全可信的AI、自动驾驶安全性验证、自动驾驶仿真及测试评价，本次讲座的主题是“安全与可信自动驾驶的研究与实践”，讲座由邓国明助理教授主持。

王成博士的研究重点是自动驾驶安全性验证，目前担任多个研究中心和实验室的负责人。在报告的开始，王成博士介绍了英国国家机器人中心，该中心计划在五年内建立9个类似计算中心，涵盖多种机器人研究。王成博士介绍了自己在德国达姆施塔特工业大学期间参与的一个获得德国联邦经济资助的大型项目，主要涉及学校和沿海设施的机器人检测与维修，专注于系统级别测试和安全性验证。项目涉及验证测试方法开发、需求定义和工具链开发，专注于L4和L5级别自动驾驶汽车的安全性验证和工具开发，预计国内车厂计划在未来两到三年内将模块化流水线转变为端到端流水线，重点在于L2级别的自动驾驶技术。另一项目由奔驰赞助，涉及车辆改装和感知技术开发，重点是确保自动驾驶汽车的安全性。

王成博士介绍到，AI技术已成为质量领域的主要技术，尤其在感知部分，如目标识别和道路语义分割中扮演关键角色。端到端的AI系统将整合感知、规划和控制模块，但控制部分可能除外，AI网络将主导这些功能。AI技术面临挑战，包括输出结果的模糊性、高不确定性以及对未见过数据的性能下降。为确保AI安全性，需从设计、验证确认和部署三个阶段考虑，包括采用真实数据训练、量化不确定性、使用可理解算法、仿真测试、虚实结合测试、实际道路测试以及实时监测AI输入输出数据。

关于安全驾驶，王成博士强调驾驶员必须始终保持对驾驶环境的专注，避免在驾驶过程中分心。驾驶员应具备丰富的驾驶经验，以确保能够有效地进行比较，并避免以缺乏经验的新手作为参照。对于法规制定者和保险公司来说，驾驶员的行为应当是可理解且可验证的。王成博士提出的蒙德卡数操作和MPC方法能够满足这些要求，它们通过考虑模型的不确定性并模拟各种车辆行为，从而得出最佳结果。这些方法利用强化学习对价值风险进行惩罚，以确保安全，并通过优化目标来加强价值风险的管理。实现方案包括提取关键场景、模拟人类和模型的表现，并进行对比分析。端到端方法的验证是通过并行运行虚拟决策系统来完成的，无需干预真实车辆的操作，从而确保了驾驶的安全性。

在报告中，王成博士针对听众的问题进行了互动与答疑，最后报告圆满结束。

王成 简介：

王成，博士，英国赫瑞瓦特大学助理教授，RoboSafe实验室负责人，爱丁堡机器人中心及英国国家机器人中心成员，欧盟玛丽居里学者，德国DAAD AINet学者。研究方向为安全可信的AI、自动驾驶安全性验证、自动驾驶仿真及测试评价、强化学习。以第一作者或通讯作者，在IEEE TITS、IEEE TIV及AAP等中科院一区期刊发表论文8篇。在IEEE IROS、ITSC等国际会议发表论文7篇。