A Review of Learning-Based Motion Planning: Toward a Data-Driven Optimal Control Approach

📄 arXiv: 2512.11944v1 📥 PDF

作者: Jia Hu, Yang Chang, Haoran Wang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-12-12

备注: 34 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出数据驱动的最优控制范式，融合经典控制与机器学习解决自动驾驶运动规划难题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 运动规划 自动驾驶 最优控制 机器学习 数据驱动 模型预测控制 强化学习

📋 核心要点

  1. 现有运动规划方法在透明性与适应性之间存在根本矛盾，pipeline方法透明但脆弱，学习方法自适应但难以解释。
  2. 论文提出数据驱动的最优控制范式，融合经典控制结构与机器学习能力，利用数据持续优化系统关键组件。
  3. 该框架有望实现以人为本的定制、平台自适应的动力学调整和系统自优化，提升自动驾驶系统的性能。

📝 摘要（中文）

高级自动驾驶的运动规划面临着透明但脆弱的pipeline方法与自适应但难以解释的“黑盒”学习系统之间的根本权衡。本文批判性地综合了该领域的发展历程——从pipeline方法到模仿学习、强化学习和生成式AI——以展示这种持续存在的困境如何阻碍了真正可信赖系统的发展。为了解决这一僵局，我们对基于学习的运动规划方法进行了全面回顾。在此基础上，我们概述了一种数据驱动的最优控制范式，作为一个统一的框架，将经典控制的可验证结构与机器学习的自适应能力协同集成，利用真实世界的数据来不断改进系统动力学、成本函数和安全约束等关键组件。我们探讨了该框架在实现三个关键的下一代能力方面的潜力：“以人为本”的定制、“平台自适应”的动力学适应以及通过自整定实现的“系统自优化”。最后，我们基于该范式提出了未来的研究方向，旨在开发安全、可解释且具有类人自主能力的智能交通系统。

🔬 方法详解

问题定义：自动驾驶运动规划需要在透明性（可解释性、可验证性）和适应性（应对复杂环境、学习能力）之间进行权衡。传统的pipeline方法虽然具有良好的透明性，但难以适应复杂多变的环境，鲁棒性较差。而基于学习的方法，如模仿学习、强化学习等，虽然具有较强的适应性，但其“黑盒”特性导致难以解释和验证，存在安全隐患。因此，如何设计一种既具有透明性又具有适应性的运动规划方法是当前面临的关键问题。

核心思路：论文的核心思路是提出一种数据驱动的最优控制范式，将经典最优控制的结构化框架与机器学习的自适应能力相结合。通过利用真实世界的数据，不断优化系统动力学模型、成本函数和安全约束等关键组件，从而实现既具有可验证性又具有自适应性的运动规划。这种范式旨在弥合传统方法和学习方法之间的差距，构建更加安全、可靠和智能的自动驾驶系统。

技术框架：该数据驱动的最优控制范式包含以下主要模块：1) 数据采集与处理：收集真实世界驾驶数据，进行清洗、标注和特征提取。2) 系统动力学建模：利用机器学习方法（如高斯过程、神经网络等）学习车辆的动力学模型，并不断利用数据进行优化。3) 成本函数设计：设计合理的成本函数，用于指导运动规划过程，成本函数可以包含安全性、舒适性、效率等多个目标。4) 安全约束建模：建立安全约束模型，确保规划的轨迹满足安全要求，避免碰撞等危险情况。5) 最优控制求解：利用最优控制算法（如模型预测控制MPC）求解最优轨迹。6) 在线优化与自适应：通过在线学习和优化，不断改进系统动力学模型、成本函数和安全约束，提高系统的适应性和鲁棒性。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，将经典最优控制与机器学习相结合，实现数据驱动的运动规划。与传统的pipeline方法相比，该方法具有更强的适应性和学习能力。与纯粹的基于学习的方法相比，该方法具有更好的可解释性和可验证性。此外，该框架还提出了“以人为本”的定制、“平台自适应”的动力学适应以及通过自整定实现的“系统自优化”等下一代能力。

关键设计：论文中并未给出具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节，而是侧重于提出整体的框架和思路。未来的研究可以针对不同的模块，选择合适的机器学习算法和优化方法，并进行详细的设计和实验验证。例如，可以使用高斯过程回归或神经网络来学习系统动力学模型，使用强化学习来优化成本函数，使用约束满足方法来建模安全约束。

📊 实验亮点

论文提出了一个数据驱动的最优控制范式，并探讨了其在实现“以人为本”的定制、“平台自适应”的动力学适应以及通过自整定实现的“系统自优化”等方面的潜力。虽然论文没有提供具体的实验数据，但其提出的框架为未来的研究提供了一个有价值的方向，有望推动自动驾驶运动规划领域的发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高级自动驾驶系统，提升车辆在复杂交通环境下的运动规划能力，提高安全性、舒适性和效率。此外，该框架还可扩展到其他机器人领域，如无人机、无人船等，实现更加智能和自主的运动控制。

📄 摘要（原文）

Motion planning for high-level autonomous driving is constrained by a fundamental trade-off between the transparent, yet brittle, nature of pipeline methods and the adaptive, yet opaque, "black-box" characteristics of modern learning-based systems. This paper critically synthesizes the evolution of the field -- from pipeline methods through imitation learning, reinforcement learning, and generative AI -- to demonstrate how this persistent dilemma has hindered the development of truly trustworthy systems. To resolve this impasse, we conduct a comprehensive review of learning-based motion planning methods. Based on this review, we outline a data-driven optimal control paradigm as a unifying framework that synergistically integrates the verifiable structure of classical control with the adaptive capacity of machine learning, leveraging real-world data to continuously refine key components such as system dynamics, cost functions, and safety constraints. We explore this framework's potential to enable three critical next-generation capabilities: "Human-Centric" customization, "Platform-Adaptive" dynamics adaptation, and "System Self-Optimization" via self-tuning. We conclude by proposing future research directions based on this paradigm, aimed at developing intelligent transportation systems that are simultaneously safe, interpretable, and capable of human-like autonomy.