【摘 要】采集真实多样的自动驾驶场景数据，往往受到成本和环境的制约。为突破此限制，文章聚焦解释生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）中的一种创新图像转换技术——循环生成对抗网络（CycleConsistent Generative Adversarial Network，CycleGAN），探索其在自动驾驶领域的应用潜力，旨在利用CycleGAN进行数据增强，以提升自动驾驶系统的鲁棒与适应能力。文章系统性地剖析了CycleGAN在场景生成及跨领域迁移等方面的核心作用，并结合其潜在优劣势，综合评估了模型性能。结果显示，CycleGAN在创造多样化训练数据、增强系统对复杂环境的应对力上潜力显著，但其技术稳定性尚有提升空间。为推动自动驾驶技术迈向更高的安全性与可靠性，后续研究应重点关注该技术的深度优化。
【关键词】自动驾驶技术；生成对抗网络；CycleGAN
引言
自动驾驶技术凭借其集成的先进传感与智能算法，正为交通出行带来安全性、效率与舒适度的革命性飞跃，但其发展和验证却高度依赖于规模庞大、种类繁多且品质优良的驾驶数据。数据覆盖的短板，已成为制约自动驾驶系统在多变环境中的鲁棒性与适应性的关键瓶颈。
为了应对这一挑战，学界和业界将目光投向了合成数据生成技术。在众多方案中，GAN，尤其是其杰出变体CycleGAN，展现了非凡的潜力。现有研究表明，CycleGAN在场景合成、跨领域迁移和天气模拟等方面展现了强大的潜力。CycleGAN及其衍生模型在自动驾驶领域的应用已取得显著成果。Zhu等[1]2017年提出CycleGAN，其核心优势在于无需“成对”的图像数据即可实现风格转换。这一特性完美契合了自动驾驶数据采集的现实困境。Hoffman等[2]2018年提出循环一致性对抗域自适应（CycleConsistent Adversarial Domain Adaptation，CyCADA）模型，结合CycleGAN与领域适应技术，将模拟数据转换为真实场景风格，提升了系统性能。Yang等[3]利用CycleGAN生成雨天图像，支持恶劣天气下的训练。本文旨在系统性地梳理与总结CycleGAN在自动驾驶领域的应用现状，深入剖析其技术优势、内在局限性，并对其未来发展方向进行前瞻性探讨。
一、CycleGAN的背景
CycleGAN是由Zhu等于2017年提出的一种用于图像到图像转换的深度学习模型，其最大创新在于无需配对图像即可实现跨域图像转换。传统的图像转换方法，如Pix2Pix等，依赖于成对训练样本，即输入和目标图像之间需要一一对应。但在许多实际应用中，特别是在自动驾驶领域，获取这种配对数据极其困难且成本高昂。CycleGAN的提出，有效缓解了这一问题，推动了图像生成技术在多个行业中的落地。
CycleGAN的基本框架构建于GAN之上，其架构包括两个生成器（GA→B和GB→A）以及两个判别器（DA和DB）。这两个生成器分别用于学习从域A到域B的映射和从域B到域A的逆向映射，而两个判别器的任务是判别图像是否来自目标域，维持生成图像的真实性。该架构的独特之处在于引入了循环一致性损失，是CycleGAN能够在无监督条件下完成学习的关键机制。
循环一致性损失用于约束生成过程的逆向一致性。数学上，循环一致性损失定义如公式（1）所示：
Lcyc（G，F）=Ex～Pdata（x）［F（G（x））－x1］+Ey～Pdata（y）［G（F（y））－y1］（1）
其中，G以及F分别代表两个生成器，x和y分别源自域A与域B。设计巧妙地搭建了一种“自监督”机制，促使模型在进行风格转换时，要维持图像的核心内容与结构特征，防止模型为了骗过判别器而生成内容全然无关的图像。
二、CycleGAN在自动驾驶中的应用
随着自动驾驶技术的迅速发展，对于多样化且高质量训练数据的需求变得日益急切，CycleGAN依靠其不用配对数据就能达成图像风格转换的独特能力，在场景合成、跨领域迁移以及天气模拟方面呈现出一定的潜力。
（一）场景合成
场景合成属于自动驾驶领域中的关键研究方向，其目的在于依靠生成合成图像的方式来扩充训练数据集，以提高模型在各种场景下的泛化性能。CycleGAN依靠自身特有的循环一致性损失机制，可以从模拟数据中构建出逼真的道路场景图像。例如，BG Rajagopal等运用CycleGAN从模拟数据中生成真实的道路场景[4]，切实扩大了训练数据集的规模。这种技术可生成常规的道路场景，还可以构建有特定挑战性的情境。在普通道路中增添交通拥堵、模拟施工区域或者生成不同照明条件下的场景，可以较大幅度降低收集多样化真实数据的成本，同时为模型提供丰富的训练样本，帮助提高其在复杂环境中的适应能力。
CycleGAN在场景合成方面的核心优势表现为可迅速生成多样性的场景图像，并不需要依靠成本高昂的实地数据收集工作，然而它也存在一定限制，合成图像的品质与真实图像会有细微差别，若纹理或者照明条件出现偏差，有可能引发领域偏移问题。
