浙江大学陈喜群教授和夏英集研究员团队日前在Cell Press细胞出版社旗下期刊Device上发表了《 Driving intention understanding for autonomous vehicles: Current approaches and beyond》观点论文，对自主驾驶意图理解方法进行了详细阐述。 文章主要介绍了自主驾驶车辆如何合理、准确地理解周围车辆的驾驶意图，提出了以类脑智能融入驾驶意图理解的新机遇与挑战。研究发现，自动驾驶涉及多个学科领域的研究，包括交通工程、载运工具运用工程、机器人学和计算机科学等。然而，理解人类驾驶行为不仅仅是基于轨迹生成的简单运动控制，更是复杂的认知过程，因此未来的研究还需要探索人类大脑的工作机制。 类脑智能与神经科学的结合将为新一代自主驾驶技术的发展提供全新的研究思路。通过模拟人类大脑的信息处理机制，可以帮助自主驾驶系统更好地理解和预测行驶中的情况，从而提升驾驶安全性。
文章：
题目：驱动意图理解：前沿进展及面临的挑战
摘要：
浙江大学陈喜群教授和夏英集研究员团队日前在Cell Press细胞出版社旗下期刊Device上发表了《 Driving intention understanding for autonomous vehicles: Current approaches and beyond》，对自主驾驶意图理解方法进行了详细的阐述。本文主要介绍了自动驾驶车辆如何合理、准确地理解周围车辆的驾驶意图，并提出了以类脑智能融入驾驶意图理解的新机遇与挑战。类脑智能与神经科学的结合将为新一代自主驾驶技术的发展提供全新的研究思路。此外，文章还对自动驾驶面临的主要问题进行了深入探讨。
一、引言
随着科技的进步和社会的发展，无人驾驶技术已成为汽车行业的重要发展方向。然而，真正实现这一目标的关键在于对驾驶意图的理解。目前，大多数研究都集中在轨迹生成、环境感知等方面，而对于驾驶意图的理解则显得相对薄弱。因此，理解和预测驾驶意图是自动驾驶发展的重要环节。
二、当前自动驾驶意图理解的方法
当前，自动驾驶意图的理解主要依赖于轨迹生成和环境感知，这两者都是建立在对周围环境进行观察的基础上。然而，这两种方法并不能完全捕捉到驾驶者的意图。例如，在复杂路况下，轨迹生成可能会受到其他因素的影响，而环境感知则可能受到光照条件、天气等因素的影响。
三、类脑智能融入驾驶意图理解的新机遇与挑战
类脑智能与神经科学的结合为我们提供了新的研究思路。通过对人脑的认知机制的模拟，我们可以更深入地理解驾驶者的行为模式，从而更好地理解和预测驾驶意图。然而，这也带来了新的挑战。例如，如何让机器学习到人类思维的过程，以及如何保证数据的安全性等问题。
四、结论
总的来说，自动驾驶意图的理解是一个复杂且具有挑战性的任务。在未来的研究中，我们需要继续探索和完善现有的方法，同时也需要关注可能带来的新挑战。只有这样，我们才能推动自动驾驶技术的发展，使其真正服务于人类社会。