《IEEE Access》：Quantitative Validation of Artificial Precognition Adaptive Cognized Control: Real-World Performance Evaluation Across Automotive and Railway Operational Deployments
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本文针对自动驾驶系统在突发场景下响应滞后、控制不平稳等安全问题，提出基于双层级神经符号架构的APACC系统。研究通过2.5?s预知时域内的Diophantine频率同步技术，融合Type-2模糊推理与线性化预测优化，在实车试验中使紧急制动峰值减速度降低51%（0.45?g→0.22?g），铁路部署实现96%基站切换预测准确率。该系统为ISO 26262认证的可解释AI控制提供了新范式。
随着自动驾驶技术在汽车和轨道交通领域的快速应用，安全性和实时性成为制约其发展的核心瓶颈。传统控制系统如比例-积分-微分（Proportional-Integral-Derivative, PID）控制器或模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）在面对突发行人穿行、信号基站切换等复杂场景时，往往因响应延迟或控制指令突变而导致乘坐舒适性下降甚至安全事故。更先进的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）方法虽能提升适应性，但其“黑箱”特性难以满足ISO 26262等功能安全标准对可解释性的要求。为此，研究者尝试将符号推理的透明性与神经网络的感知能力结合，但如何实现多层架构的时序同步与不确定性控制仍是未解难题。
为突破上述局限，本研究提出了人工预知自适应认知控制（Artificial Precognition Adaptive Cognised Control, APACC）框架，通过理论构建与大规模实景验证相结合的方式，系统评估其在安全关键场景下的性能。相关成果已发表于《IEEE Access》。
本研究采用三类关键技术方法：其一，构建双层级神经符号架构，顶层采用Type-2模糊符号推理（Type-2 Fuzzy Symbolic Reasoning）处理高阶决策，底层通过线性化预测优化（Linearised Predictive Optimisation）完成轨迹控制；其二，引入Diophantine频率合成（Diophantine Frequency Synthesis）技术，在2.5?s预知时域内实现跨层时序同步；其三，基于英国SBRI项目Edge提供的32?km真实铁路网络与多运营商蜂窝数据，部署长期信号强度预测模型（Long-Short-Term-Memory, LSTM），并采集10,000+仿真场景数据用于对比验证。
Abstract部分研究结论
摘要表明，APACC在行人穿行场景中相较反应式基线系统显著降低峰值减速度51%（从0.45?g至0.22?g）和急动度（Jerk）67%（p<0.01）。在铁路运维中，该系统实现96%的基站切换预测精度、18.6%延迟削减，并通过多模态连接管理达成全域覆盖，LSTM信号预测误差控制在5–8% RSRP（Reference Signal Received Power）以内。连续168?h无故障运行证明其适用于任务关键型场景。
验证方法设计
研究通过高保真仿真与实场部署结合，采用本田思域车辆动力学模型进行汽车侧测试，铁路侧依托Network Rail真实基础设施。所有基线对比均包含PID、MPC及深度强化学习模型，并严格遵循ISO 26262认证要求对可解释性进行量化评估。
结果与讨论
APACC的核心优势体现在三方面：首先，通过预知时域内的频率同步，解决了传统控制系统中决策与执行层的时间失配问题；其次，Type-2模糊推理与线性化优化的结合，在保证稳定性的同时提升了应对突发场景的平滑性；最后，多运营商网络与卫星备份的集成策略，为复杂环境下的通信可靠性提供了新思路。值得注意的是，研究公开了全部数据集与仿真环境，为行业标准化验证提供基准。
本研究的创新性在于将“预知”概念转化为可量化的控制框架，并通过跨行业（汽车、铁路）部署验证其通用性。未来工作可探索APACC在航空、航海等更广泛安全关键系统中的应用潜力。
