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勿以恶小而为之，勿以善小而不为。——刘备

自动驾驶车辆决策与规划研究综述

1.本文概述

随着科技的快速发展，自动驾驶技术已经成为现代交通系统的重

要组成部分。自动驾驶车辆（AutonomousVehicles,AVs）通过集成

先进的传感器、人工智能算法和高精度地图，能够在没有人类驾驶员

干预的情况下进行安全、高效的驾驶。为了实现这一目标，车辆的决

策与规划能力是关键技术之一，它涉及到对复杂交通环境的感知、理

解和响应，以及在不确定性和动态变化条件下的路径规划和决策制定。

本文旨在综述自动驾驶车辆决策与规划领域的必威体育精装版研究进展，分

析当前面临的挑战，并探讨未来的发展方向。本文将介绍自动驾驶车

辆的基本概念和系统架构，包括车辆感知、决策制定和路径规划等关

键技术。接着，将深入探讨决策与规划算法的设计原则、方法论和实

际应用案例，特别是在复杂交通场景和极端天气条件下的表现。本文

还将讨论数据集的构建、测试和验证方法，以及如何评估和提高自动

驾驶系统的安全性和可靠性。

通过全面分析和总结，本文期望为自动驾驶车辆决策与规划领域

的研究人员和工程师提供有价值的参考和启示，同时为相关政策制定

者和公众提供对这一技术发展趋势的深入理解。随着自动驾驶技术的

不断成熟和应用，我们相信它将为交通系统的可持续发展和人类社会

勿以恶小而为之，勿以善小而不为。——刘备

的福祉做出重要贡献。

这个概述段落是基于对自动驾驶车辆决策与规划领域的一般了

解而创作的，实际的文章内容可能会有所不同。

2.自动驾驶车辆决策与规划的基本概念

自动驾驶车辆的决策与规划是实现自主驾驶的关键环节，其目标

是在复杂的交通环境中做出安全、高效、舒适的行驶决策，并生成相

应的行驶路径。

自动驾驶车辆的决策研究主要包括对车辆的行驶环境进行感知

和理解，以及根据当前环境和车辆状态做出相应的决策。

感知与理解：感知是自动驾驶车辆决策的基础，主要任务是通过

各种传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）获取车辆周围的环境信

息。这些传感器可以提供关于道路、其他车辆、行人等重要环境因素

的信息，使车辆能够理解当前的交通情况，如车道、交通信号、其他

车辆的行驶意图等。

决策制定：在获取到环境信息后，自动驾驶车辆需要做出相应的

决策，以确保车辆的安全、高效和舒适行驶。这通常涉及到对多种可

能行动的评估和选择，如加速、减速、变道等。决策过程中需要考虑

的因素包括道路条件、交通信号、其他车辆的位置和速度等，一些研

究还考虑到行人的行为和意图，以实现更安全的驾驶。

勿以恶小而为之，勿以善小而不为。——刘备

路径规划是自动驾驶车辆决策的另一重要环节，它需要根据决策

结果，为车辆生成一条从起点到终点的最优路径。

基于规则的方法：基于规则的路径规划方法是最早的研究方法之

一，主要通过预定义的规则集来生成和优化路径。例如，A算法是一

种常用的基于规则的路径规划方法，它通过预定义的成本函数和启发

式函数来寻找最优路径。

基于学习的路径规划方法：随着深度学习和强化学习等机器学习

方法的发展，基于学习的路径规划方法逐渐成为研究热点。这些方法

通过大量的数据学习来优化路径规划过程，如使用Qlearning、Deep

Qnetwork等算法来学习路径选择和动作策略。

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