2026年6月2日，在ICRA 2026大会上，慕尼黑工业大学（TUM）自动驾驶尝试室掌管人Johannes Betz颁发了题为“Autonomous Vehicles & Navigation ”的演讲，系统回首了从前八、九年其团队在自动驾驶赛车领域的钻研过程与主题洞察。
Johannes Betz开篇即抛出一个敏感的问题：为什么要钻研自动驾驶赛车？他的回覆直指机械人学的一个底子困境：赛车天然集成了多变环境、高速交互与极幼容错空间三个极致身分，组成了美满的钻研沙盒。
在此基础上，他的团队选择了一条与主流“端到端强化进建”截然分歧的技术蹊径：一套经典的出产级感知-规划-节造管线，辅以“一个博士生一个算法”的治理哲学，确保每个�？檎加衅肴募际跛腥ê图碌墓こ躺疃�。
第三，全局-部门双层规划架构，结合博弈论实现多车交互预测，是赛车可能自主决策超车机遇的关键——他展示了一段在阿布扎比亚斯船埠赛路上实现的并排超车视频，全程自动驾驶，十次中有九次成功；
APEX的主题逻辑是：人类通过视觉、触觉、听觉感知极限，再凭借影象持续调整轨迹来逼近极限，而非死守一条固定的最优基线。这套系统在与梅赛德斯-AMG的合作测试中，以2.6秒的优势战胜了奔腾测试车手，又以1秒优势战胜了前DTM赛车抄本·施奈德。然而在面对目前F1车手锦标赛排名第二的乔治·拉塞尔时，APEX每圈慢了约1.5秒。
演讲的最后一课出乎意料地跳出了技术领域：若是你想赢，关键在于相宜的团队和人。他的团队已经用两次联赛冠军验证了这一判断。
像所有令人热血沸腾的事物一样，美国人酷爱赛车，也为此有所忧郁。你所看到的所有都是高阻力的匹敌。这个视频中唯一看不到的器材，是背后的价值。但你所看到的所有，齐满是在自动驾驶状态下实现的。
这场十五分钟的简短演讲涵盖我从前八、九年的钻研。我也欢迎各人来相识从逆向自动驾驶赛车活动中罗致的经验教训，进建若何在极限状态下操控自动驾驶车辆。接下来的十五分钟，我将带各人走一段旅程，分享一些经验教训。若是你们有兴致涉足这类钻研方向，也许未来能派上用场。
但你必要回覆的第一个问题就是：我为什么要做这个？既然正本也没人来找我们做自动驾驶赛车。那为什么还要把它放到赛路上呢？
首先，看左边的赛车。对于一辆赛陈反说，每次去到分歧的赛路，都必要调整设置，无论是气象变动、空气动力学设计的更新，车手也必要适应这些变动。
第二点，看中央的影像。好比在Raidillon弯路以250公里时速超车，你从左侧切到右侧，必要很高的预测安全性，由于你并不知路敌手会做什么。
第三点，在右侧，你看到的是消费者车辆在摩纳哥行驶。摩纳哥极度特殊，由于那里的容错空间极幼。若是你观察一辆车，你会感触到它对极限的逼近。
我记得Davide Scaramuzza有一个很棒的Keynote教程，他们根基上证了然无人机能够比人类飞得更快。Sony AI团队也展示了在赛路上比人类更快，但仅限于仿真环境�；褂幸恍┳暄姓咚党底龅煤芸�，但仅限于单车，只优化节造器�；褂幸恍┤�，若是去看全尺寸赛路，那些公路赛级此外角逐，他们有肯定的钻研成就，但问题是，这些成就能否真正泛化？
所以我们有这些钻研者。但目前还没有人在真实赛路赛车的高速行驶中证明自己比人类更快，并且在多车交互的场景下做到这一点。
在这个联赛中，组织方把各支行列召集在一路，发放一辆自动驾驶赛车。这辆自动驾驶赛车性质上是一辆经典的方程式赛车，装配了激光雷达、毫米波雷达、摄像头、车载节造推算机，以及实现自动驾驶所需的所有设备。
我们面对的第一个大问题是：什么样的软件才是正确的软件，能让这辆车跑到时速300公里，既精准又稳��？这个问题不好回覆。由于单一的答案可能是：用强化进建，它会自己学会。但这个答案太简略了。
为什么我们必要一套极度稳重的软件架构？由于在驾驶一辆价值百万美元的车以300公里时速行驶时，每一个谬误城市导致撞车。所以我们决定选取经典的出产级感知-规划-节造管线。
第二，让车辆实现定位和物体检测。第三，极度关键的是做好物体预测，尤其是交互预测。第四，将信息输入活动规划器，这根基上是赛车软件架构的主题。最后，节造车辆。
这就是从技术角度看我们软件的奥秘地点。同时，从治理角度看也是如此。我和另表两个尝试室共同运营这个团队。我们决定采取“一个博士生一个算法”的治理理想。这根基上带来了算法的齐全所有权，学生们会全力以赴，由于他们不仅要做出好的算法，还必要把所有器材组合在一路。
此刻让我们深刻到软件架构中，稍微诠释一下我们做了什么。首先，当然必要定位。我们是怎么做的？对我们来说，多传感器融合是绝对关键。你看到的是，GPS、激光雷达和毫米波雷达必要全数协同工作，能力实现稳重的定位。
赛车拥有极度特殊的行为动力学。当赛车进入弯路倾斜路段，遇到幼坡度，而后起头漂移。你在这里看到的是所谓的侧偏角，这是特殊的车辆动力学，必要通过三维状态估计来捉拿齐全的动力学个性。
全局规划对我们来说是一个优化问题，现实上是一个最幼圈时问题，或者说最优节造问题，它要运行齐全的车辆行为动力学，蕴含非线性轮胎动力学、弹簧、减震器、空气动力学，你必要的所有。
极度沉要的一点是，我们必要离线预先推算，同时也要在车上在线运行，由于现实情况会产生变动。若是赛车偏离了最优蹊径，它必要沉新推算一条新蹊径。这正是人类赛车手的工作方式。
这段视频展示的是CA88赛车在阿布扎比亚斯船埠赛路上的行驶情况。你能够看到赛车在沿着最优赛路功夫行驶。你还能看到轮胎数值，轮胎在升温、刹车的状态，纵向和横向的加快度。你根基上能够看到所有，并且系统可能对其加以节造。
此表，你会把稳到一个出格之处。在座的赛车活动爱好者可能会厚道通知我，这看起来并不最优。为什么不充分利用弯路？为什么离赛路表侧那么远？
答案是我们在尝试跟踪一条最优基线，但同时也必要肯定的安全余量，以防赛车出现转向过度或转向不及。这是一个我们也必要解决的问题。
但是，赛车并不是你单独一人在赛路上就能实现的活动。赛车的性质就是与他人竞技。所以下一步我们必要一个部门活动规划器。我们决定选取基于采样的活动规划。这意味着CA88赛车在Frenet坐标系中沿纵向和横向采样轨迹，而后通过价值函数结合长距离递归可行性进行评估。CA88推算领域是100米。
此刻你看到的视频是CA88赛车在统一条赛路上，但前方有一辆红色的敌手车。你根基上能看到在推算的轨迹。请把稳，由于此刻CA88赛车必要自行决定什么时辰是超车的好机遇，以及若何超车。
此刻仔细看。CA88赛车在五号弯向赛路表侧稍稍移动。而后起头切回内侧。由于此刻CA88赛车在后直路上加快，并决定执行超车作为。
由于超车作为当然必要一点功夫。CA88部门规划器决定刚好在这个弯路执行超车。因而出现了一个并排紧贴的超车作为。你所看到的所有，齐满是自动驾驶实现的。
为了再次展示这一点，这里还有一段视频，很好地捉拿到了这个行为。我还要说的是，由于我们身处钻研社区，这个作为十次中有九次能成功，第十次很可能导致撞车。
所以第四课：带交互的长距离活动规划是关键。没有它，你的赛车始终不会有这样的作为，始终无法进行交互，也始终无法超过其他车辆。
谁能比真正的人类冠军更快呢？我们从无人机竞速领域已经知路这一点。没错�；蛘咚�，从AlphaGo下围棋、IBM Watson、深蓝下国际象棋，我们都知路这一点。
唯一的问题是，在汽车驾驶领域，我们不是在和一个超等人类对话，我们是在和多多超等人类对话。由于这些人从很幼的时辰就在进建若何驾驶赛车了。
我们发现，人类首先通过视觉、触觉和听觉来感知极限。而后通过影象和不休调整轨迹来逼近极限。这一点极度新鲜。由于通常各人会以为有一条最优基线，跟踪它就行了。但是当动力学产生变动、偏离基线时，你必须扭转轨迹。
我们把所有这些整合到一个叫APEX的软件中。你此刻看到的这个软件，不属于活动规划器，也不属于节造器。如我所说，这是一个新鲜的软件，把所有这些身分组合在一路。
为了证明它的确有效，我们把它部署到一辆钻研车上，这是与梅赛德斯-AMG合作的成就。你此刻看到的，出格是你此刻听到的，和你之前看到的都不太一样。
此刻，你听到了轮胎的声音。只有在软件实时自适应调整的情况下，这种轮胎声才会出现。每一个弯路、每一个弯角、每一圈，这辆车都在变得越来越快，直达到到APEX的顶点，软件与车辆动力学合二为一，实现了这样的圈速。
由于我们发现，橙色标注的这位是梅赛德斯的一位测试车手。这幼我每天都在驾驶赛车。我们比他快了2.6秒。所以CA88软件战胜了人类。
但他是测试车手。所以我们也约请了蓝色标注的这位。好多人可能不意识他，你能够搜索一下。他叫本·施奈德，曾是德国DTM赛车手，也是梅赛德斯的测试车手。我们让他坐进陈凤，我们比他快了一秒。
很遗憾，我们比他慢。但这不要紧。这就是钻研。对准指标去尝试，固然没有实现。乔治·拉塞尔比我们每圈快约莫1.5秒，这背后有几个原因和经验教训。
你在绿色区域看到的，都是CA88赛车比乔治更快的赛段。这意味着，我们知路若何在赛路的多个部门战胜他。但我们还有好多必要弄明显的处所。
站在这里，我现实上不是站在巨人的肩膀上，而是站在我团队的肩膀上。由于我之前没有通知各人的是，我们这个团队现实上赢得了两次角逐。
听多提问：你之前展示了真实赛路上的视频，但在优化系统的过程中我们没有看到超车作为。你是否思考了其他车手的决策行为？他们不只是动态阻碍物，也有自己的决策。
Johannes Betz：是的，齐全正确。我必须恳切地说，赛车活动中总是有规定。在这种情况中，好比另一辆车必须维持在赛路表侧、对方不能忽然切到我们前面，诸如此类的情况。若是他们失去了弯心权，对方车辆就会这么做。
听多提问：我看到你提到了APEX，我知路也有其他人在做有关钻研。我想相识一下你们的进建机造是什么？是强化进建，还是什么概想？它是若何与节造算法互动的？
Johannes Betz：其他人也在用类似的步骤。但对我们来说，指标是超过人类，我记得Dominic在早上的演讲中说过这一点，他在另一场关于无人机竞速的演讲中也提到过。复造人类，而后超过。这正是我们试图弄明显的事件。
具体来说，各个组件从单一的启发式步骤起头，捉拿轮胎状态，捉拿动力学，而后纳入进建部门。这能够从单一的机械进建起头。我们也在尝试用强化进建做尝试。我以为这是一个很好的方向。
听多提问：你提到多传感器融合对你们的系统至关沉要。要实现精确的多传感器融合，就必要多传感器标定。我想问你的是，你们在赛车上的标定步骤是怎么的？
Johannes Betz：我们有一个工程团队专门处置各类标定工作。我们不做在线标定，这极度沉要。所有标定都是离线、提前实现的，传感器到传感器之间的标定。对我们来说，这种筹备工作足以在赛路上进行角逐。
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