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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