慕尼黑工大 Johannes Betz 教授：时速300公里的自动驾驶超车 ｜ ICRA 2026

文章摘要

【关 键 词】 自动驾驶、赛车研究、软件架构、感知规划、人机对决

在ICRA 2026大会上，慕尼黑工业大学自动驾驶实验室负责人分享了团队在自动驾驶赛车领域的探索历程与核心洞察。赛车天然集成了多变环境、高速交互与极小容错空间，构成了机器人学研究的完美沙盒。面对极高安全风险，团队摒弃了端到端强化学习，采用经典的生产级感知、规划与控制管线，并实行单一算法由单一博士生负责的管理模式，以确保工程深度。

在软件架构构建中，团队总结出多项关键经验。多传感器融合是实现高速稳健定位的基石，而三维状态估计则是捕捉漂移等极限车辆动力学特性的必要前提。在规划层面，系统采用全局与局部双层架构。全局规划负责最优路径计算，局部规划则结合博弈论进行长距离运动规划与多车交互预测，赋予赛车自主决策超车时机的能力，并在真实赛道上完成了高成功率的超车动作。

为突破经典管线性能瓶颈并超越人类车手，团队耗时三年逆向工程人类赛车手的行为模式，开发出人类启发的主动驾驶智能系统APEX。该系统模仿人类通过多重感官感知极限，并依靠记忆持续调整轨迹逼近极限的驾驶逻辑。在实车测试中，APEX成功击败了奔驰测试车手与前职业赛车手，但在面对顶尖F1车手时，仍因复合弯道中的反应时间与操作速度差距而略显逊色。

该研究验证了自动驾驶系统在真实赛道多车交互场景下超越专业人类车手的可能性，也揭示了机器在极限微调操作上仍有提升空间。最终实践表明，除了硬核的技术架构与算法创新，构建高度协同的合适团队同样是取得竞技胜利的核心要素。

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【原文作者】 AI科技评论
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