自动驾驶规划决策技术浅谈

自动驾驶规划决策技术是自动驾驶系统的 “大脑”，核心是基于感知信息和环境状态，为车辆规划安全、高效、合规的行驶路径并做出实时驾驶决策。

核心定位与目标

规划决策技术衔接感知系统和执行系统。它接收摄像头、雷达等传感器的环境数据，结合高精度地图、定位信息和车辆状态，输出两类核心指令：路径规划确定车辆 “走哪条路、怎么拐”，决策控制确定车辆 “加速、减速、变道、停车” 等操作，最终实现无人干预的安全驾驶。

核心技术模块

1. 环境建模与态势评估

这是规划决策的基础，需将感知到的零散信息转化为可理解的 “环境模型”。

• 静态环境建模：识别道路边界、车道线、交通标志、红绿灯等固定元素。

• 动态环境建模：追踪车辆、行人、骑行者等移动目标，预测其未来几秒的运动轨迹（如前车是否会减速、行人是否会横穿马路）。

• 态势评估：判断当前驾驶场景的风险等级（如高速巡航、路口会车、拥堵跟车），为后续决策提供依据。

2. 路径规划

核心是生成满足约束条件的行驶路径，分为三个层级：

• 全局路径规划：基于导航地图，确定从起点到终点的宏观路线（类似手机导航的 “大路线”），主要解决 “走哪条高速、哪条街道” 的问题。

• 局部路径规划：在全局路线基础上，生成车辆近期（如 100 米内）的精确行驶轨迹，需避开障碍物、贴合车道规则，同时保证路径平滑（避免急转）。

• 常用算法：A算法、Dijkstra 算法（全局规划），采样法（如 RRT）、数值优化法（如二次规划）（局部规划）。

3. 行为决策

核心是模拟人类驾驶员的判断逻辑，做出符合交通规则和安全常识的决策，常见场景包括：

• 跟车行驶：根据前车速度调整本车车速，保持安全距离（自适应巡航 ACC 的核心）。

• 车道变更：判断相邻车道的车距、车速，决策是否变道、何时变道（如超车、避让障碍物）。

• 路口交互：决策在红绿灯路口、无信号路口的通行顺序，避让行人或转弯车辆。

• 应急处理：遇到突发情况（如前车急刹、行人冲出），决策是否紧急制动、避让或停车。

• 常用算法：有限状态机（FSM）、强化学习、深度学习（端到端决策）。

关键技术挑战

1. 动态环境的不确定性：行人、车辆的突发行为（如违规横穿、加塞）难以精准预测，需提升决策的鲁棒性。

2. 复杂场景的决策逻辑：极端天气（雨雪、大雾）、施工路段、无保护左转等场景，规则复杂且无统一标准，考验决策的灵活性。

3. 安全性与舒适性的平衡：既要保证绝对安全（如远距离避让），又要避免频繁加减速、急转等影响乘客体验的操作。

4. 合规性要求：决策需严格遵守各国交通法规，同时适应不同地区的驾驶习惯（如国内靠右行驶、部分国家靠左行驶）。

技术发展趋势

• 从 “规则驱动” 到 “数据驱动 + 规则融合”：早期依赖人工编写规则，现在结合强化学习、大模型，让系统通过海量数据自主学习最优决策策略。

• 端到端规划决策：跳过传统的 “感知 - 建模 - 规划 - 决策” 分步流程，直接通过神经网络将感知数据映射为驾驶指令，简化系统复杂度。

• 协同决策：结合车路协同（V2X）技术，接收其他车辆、路侧设备的信息，提前预判风险，提升复杂场景的决策准确性。