自動駕駛中端到端仿真與基于規則的仿真有什么區別？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛領域，“端到端仿真”指的是將感知到控制的整個決策鏈條視為一個整體，從而進行訓練和驗證的思路。仿真環境將生成原始傳感器數據（例如攝像頭圖像、雷達點云、慣性測量數據），這些數據會被直接輸入到一個學習型模型中，這個模型可以是深度神經網絡，也可以是強化學習策略或模仿學習模型，經學習模型處理后，最終會直接輸出車輛的控制量或軌跡命令。在這個過程中，模型內部的特征提取、場景理解與行為推斷等步驟并不是顯式分離的，而是通過一個端到端可訓練的框架隱式實現。這種方法強調的是將數據從原始感知輸入到控制輸出直接閉環，從而確保數據處理的一致性與整體性能。

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“基于規則仿真”則是另一種思路，它會將自動駕駛系統拆分為感知、跟蹤、目標預測、行為決策、路徑規劃與控制等若干功能明確的模塊。每個模塊都具有清晰的接口和內部邏輯。仿真環境生成傳感器數據供給感知模塊，感知結果再依次傳遞給預測與規劃模塊，最終由控制模塊執行相關的執行動作。在這個環節中，每個模塊會采用確定性算法、工程規則或可解釋的模型來實現，從而使得整個系統行為呈現出模塊化、可追蹤和可解釋的特性。這類仿真更貼近傳統的軟件工程與控制工程的驗證流程。

雖然兩者都可以進行閉環測試，但出發點不同，端到端仿真關注的是整體策略在各種場景下的表現，而基于規則仿真側重于模塊行為是否滿足規范、接口是否可靠、邊界條件是否安全。

兩者在仿真流程和關注點上的主要差別

端到端仿真的測試點主要集中在整體閉環表現上，因此其仿真設計、場景生成和評價指標會圍繞最終的駕駛績效展開。仿真環境需要盡可能地還原原始傳感器的物理成像過程，其中包括光照變化、雨雪霧等惡劣天氣、傳感器噪聲、時間延遲、運動模糊、遮擋以及物體材質對回波/反射的影響。在訓練過程中，端到端仿真會采用大量隨機化、對抗場景或強化學習任務，從而使模型學會魯棒策略。

端到端仿真的評價指標側重于碰撞率、通過率、乘坐舒適性、軌跡跟蹤誤差以及在長時閉環下的穩定性等。端到端模型能夠自然處理感知與決策相耦合的問題（例如感知不確定性如何影響軌跡輸出），但其會出現可解釋性較弱的問題，從而難以快速定位失敗原因。

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基于規則仿真側重于在模塊級別進行精細驗證。感知模塊需要在仿真中統計檢測率、誤報率與跟蹤穩定性；預測模塊需在多種交互場景下輸出合理的軌跡分布；規劃模塊則需滿足各類約束（如碰撞約束、舒適性、交通法規）并生成可執行路徑。由于每個模塊目標明確，可以針對特定故障模式進行單獨的注入測試，就比如可以人為制造傳感器漂移、虛假障礙物或GPS跳變等場景，從而觀察下游模塊的容錯能力。基于規則的仿真更強調模塊接口的魯棒性、診斷能力與可驗證性，這與自動駕駛落地需要的安全證明、法規合規與工程可維護性等要求非常符合。

基于端到端的仿真與基于規則的仿真在場景覆蓋上也有不同，端到端仿真傾向于通過海量隨機場景和強化學習讓模型學會應對未知場景；而基于規則仿真則更注重精心構建具有代表性的極端場景、長尾事件和法定場景，從而在每一個模塊上進行可量化的驗收測試。端到端方法需要更多的訓練數據和長時間的閉環訓練，而基于規則方法則更依賴專家知識與形式化測試集。

兩者的技術要求及優缺點

其實基于端到端與基于規則的兩種方法一直呈現互補特性。端到端的優勢在于能更自然地處理復雜耦合行為，并在某些復雜場景下表現出比規則更強的靈活性；但其缺點就是可解釋性差、安全性難以證明且高度依賴訓練數據與仿真質量。

基于規則的優勢在于可解釋、易于調試、便于滿足法規與工程質量控制；但其劣勢是在面對長尾或復雜交互場景時容易出現無法處理的問題。因此許多公司會采用混合路線，將某些如緊急剎車、低速避障等確定性高、與安全強相關的功能設計為規則或受限模塊，而將更依賴感知理解的決策任務交給學習模塊。這兩種方法在仿真要求上也各不相同。

端到端仿真對仿真器的要求會更為苛刻，如果訓練直接使用圖像或點云作為輸入，那么渲染質量、隨機化策略與傳感器噪聲模型將直接決定訓練結果的泛化能力。此外，為了支持端到端學習，仿真框架最好能提供可微的環境或高效的并行采樣能力，以便進行強化學習或大規模數據生成。訓練與調參過程也需要強大的算力支持、長期的收斂監控以及穩健的評估流水線。

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基于規則仿真在仿真器方面對物理渲染的要求相對降低，但對接口一致性、模塊仿真精度與可控性的要求更高。感知模塊或許能從簡化的傳感器模型中獲取足夠的測試指標，但路徑規劃與控制模塊仍需真實的車輛動力學與傳動響應模型以保證物理一致性。基于規則的系統更易于進行回歸測試和逐模塊驗證，這也便于生成可證實的安全證明或符合法規的文檔。

兩者在驗證、覆蓋與安全合規的不同

為了確保自動駕駛安全，行業會傾向于選擇可解釋、可證明的系統行為，這使得基于規則的方法在合規路徑上更為有利。由于基于規則的方案中，每個模塊的性能都能通過明確指標進行衡量與記錄，出現問題也可定位至特定模塊或接口，便于責任認定與修正。基于規則的仿真可將重點放在邊界條件證明、故障注入測試以及對硬件故障的響應邏輯上，這些都是認證材料中的常見內容。

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端到端系統的安全驗證則會更難。要證明一個深度模型在所有可能場景下均安全幾乎不可能，因此需要附加多種措施，如在策略輸出外設置約束層、引入可解釋性工具、進行大量的閉環對抗測試與場景發現（即自動化地找出導致失敗的長尾場景）。在仿真時必須更廣泛、多樣地覆蓋場景空間，其中一定要包含罕見交互、傳感器退化與復合異常。端到端系統的驗證更強調統計置信度，可以通過大量場景測試得出低碰撞概率的置信區間，并采用蒙特卡洛或重要性采樣等風險估計方法。

基于規則的驗證傾向于列舉并證明系統在已知關鍵場景（如交叉口禮讓、緊急制動、變道約束）上的行為。端到端驗證則傾向于構建大量隨機化與對抗樣本，結合場景挖掘技術來發現模型弱點，進而將這些弱點納入后續訓練或加裝監控邏輯。

現在很多技術方案中，對功能測試會采用“逐級驗證”流程，即軟件通過仿真測試后，再依次進行封閉場地、受控道路及小范圍真實道路測試，對兩種方法在逐級驗證流程中也會存在差異。基于規則的模塊可以較快通過模塊化仿真進入整車集成測試；而端到端模型由于其整體行為的任何細微調整都可能影響閉環性能，因此需要更長的仿真訓練周期與更謹慎的逐級放行策略。

最后的話

在自動駕駛中端到端仿真與基于規則仿真的根本分歧，是對“智能”與“安全”兩大核心訴求的不同。二者的關系遠非技術路線的簡單競爭，端到端探索著性能的“上限”，不斷挑戰在更復雜場景下何為“最優解”；而基于規則則守護著安全的“下限”，確保系統行為始終處于“可接受”的范疇之內。一個成熟的自動駕駛系統，本質上正是在這種對“最優”的探索與對“可靠”的堅守之間，所達成的一種動態、審慎的工程平衡。