Дарья Каширина
23 декабря 2025 16:44:02
Фото: © A. Krivonosov
Учёные Университета Цинхуа представили метод автономного вождения, который перенимает когнитивные реакции человека и снижает аварийность без нового оборудования.
Команда Института интеллектуальной промышленности (AIR) Университета Цинхуа объявила о значительном научном достижении в сфере автономного вождения. Анонс состоялся на конференции NeurIPS 2025 и посвящён новой методике, которая позволяет системам автопилота заимствовать когнитивные навыки человеческого мозга.
Исследователи предложили подход под названием «когнитивно-усиленное автономное вождение». Его суть — использование сигналов электроэнцефалограммы (ЭЭГ), снятых с водителей-людей, для обучения моделей автопилота более «человеческому» принятию решений. При этом метод не требует установки ЭЭГ-датчиков в серийные автомобили, что сохраняет стоимость системы на прежнем уровне.
Новая архитектура обучения получила название «вождение—мышление». В процессе подготовки модель анализирует данные со встроенной камеры и сигналы ЭЭГ, извлекая скрытые когнитивные реакции человека на дорожные ситуации. Затем, с помощью контрастивного обучения, нейросеть автопилота учится воспроизводить эти реакции при оценке дорожной обстановки.
Обучение проходит в два этапа. Сначала система формирует когнитивные навыки, опираясь на данные мозга человека, а на втором этапе — уже в реальной эксплуатации — использует только стандартный видеопоток с камер. Таким образом, человеческий опыт вождения «переносится» в модель машинного зрения в неявной форме.
Испытания на наборах данных nuScenes и симуляционной платформе Bench2Drive показали заметный эффект: ошибка планирования траектории снизилась, а число столкновений уменьшилось примерно на 18–26%. В сложных и опасных сценариях, например при резком подрезании, система демонстрировала более осторожное и предсказуемое поведение, близкое к стилю вождения человека.
По словам исследователей, это первая работа, в которой человеческие когнитивные навыки напрямую используются для улучшения сквозных систем автономного вождения. Разработка открывает новые перспективы для повышения безопасности автопилотов и развития физического интеллекта, ориентированного на принципы работы человеческого мозга.