自动驾驶系统各层作用与常见算法详解
自动驾驶决策规划模块分为全局路径规划、行为决策和运动规划三层。全局路径规划常用Dijkstra和A*算法；行为决策涉及有限状态机、决策树、基于知识和价值的模型；运动规划包括搜索、采样、优化、参数曲线和人工势场法。未来趋势是与车辆动力学、状态估计和机器学习结合。
# 自动驾驶决策规划模块详解：从全局路径到运动轨迹
自动驾驶系统中，决策规划模块是衡量和评价自动驾驶能力最核心的指标之一。它如同人类的大脑，在接收到传感器（眼睛和耳朵）传来的各种感知信息后，对当前环境进行分析，然后向底层控制模块下达指令，最终决定车辆如何行驶。典型的决策规划模块可以分为三个层次：全局路径规划、行为决策、运动规划。本文将逐一介绍每个层次的核心作用、常见算法，并对比优劣，帮助你构建完整的知识体系。
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## 一、全局路径规划（Route Planning）
全局路径规划的任务是：在给定车辆当前位置与终点目标后，通过搜索选择一条最优的路径。这里的“最优”可能指路径最短、时间最快等条件。这类似于我们常用的导航功能，但自动驾驶使用的是包含每条车道详细信息的高精地图。常见的全局路径规划算法包括 Dijkstra 算法 和 A* 算法，以及它们的多种改进版本。
### 1. Dijkstra 算法
由计算机科学家 Edsger W. Dijkstra 在1956年提出，用于寻找图中节点之间的最短路径。
- **原理**：计算每个节点距离起点的总移动代价，并使用优先队列，每次从队列中选出代价最小的节点作为下一个遍历节点，直到到达终点。
- **优点**：给出的路径是最优的。
- **缺点**：计算时间复杂度较高（O(N²)），因为没有明确方向，向周围进行探索。
### 2. A* 算法
为了解决 Dijkstra 搜索效率低的问题，1968年由 Stanford 研究院的 Peter Hart、Nils Nilsson 和 Bertram Raphael 提出。A* 算法通过一个启发函数引导搜索过程，计算每个节点的综合优先级：
```
f(n) = g(n) + h(n)
```
- `f(n)`：节点 n 的综合优先级（值越小，优先级越高）
- `g(n)`：节点 n 距离起点的代价
- `h(n)`：节点 n 距离终点的预计代价（启发函数）
> **
来源：https://m.elecfans.com/article/2048903.html
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