自动驾驶决策规划分类

文章阐述了关于自动驾驶决策规划分类，以及自动驾驶 方案的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶的四大关键技术是什么?
• 2、箩筐分享|自动驾驶DRL算法的汇总与分类
• 3、实例详解自动驾驶中的最优路径规划
• 4、无人驾驶系统框架简介

自动驾驶的四大关键技术是什么?

1、自动驾驶的四大关键技术是：环境感知技术：核心功能：通过集成的传感器系统（如雷达、摄像头、激光雷达等）对周围环境进行全方位扫描。关键作用：识别车辆状态、道路状况、行人、信号灯等元素，确保行驶安全。

2、自动驾驶的四大关键技术是：感知技术：这是自动驾驶的基础，通过激光测距仪、***摄像头、车载雷达和速度加速度传感器等设备，实时捕捉和处理环境信息，确保车辆对周围环境有清晰的认识。决策技术：对感知到的信息进行分析，制定智能车辆的行为策略。这一技术确保了车辆在复杂路况下能做出正确的行动决策。

3、自动驾驶的四大关键技术分别是：环境感知与传感器融合 定义与作用：这是自动驾驶车辆的“眼睛”和“耳朵”，通过集成雷达、激光雷达、摄像头等各类传感器，捕捉周围环境的实时信息，包括车辆位置、道路状况、行人动态等。

4、自动驾驶的四大关键技术是感知技术、决策技术、路径规划和运动控制。感知技术是自动驾驶的第一步，它负责收集和处理车辆周围的环境信息和车内信息，包括道路边界检测、车辆检测、行人检测等。常见的传感器技术有激光测距仪、***摄像头、车载雷达、速度和加速度传感器等。

5、自动驾驶的四大关键技术包括环境感知与传感器融合、智能网联V2X、高精度地图以及人机交互技术（HMI）。首先，环境感知是自动驾驶的基础，它通过各种传感器搜集汽车周边环境信息，为自动驾驶系统提供准确、实时的数据，以便做出正确的驾驶决策，如转向、变道、加速、减速等。

箩筐分享|自动驾驶DRL算法的汇总与分类

1、自动驾驶技术的迅速发展，离不开强化学习（RL）领域的进步。本文基于2021年的一篇前沿综述《Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving： A Survey》，对当前先进的自动驾驶深度强化学习（DRL）算法进行系统总结与分类。自动驾驶系统由感知、场景理解、定位与建图、规划与策略制定、控制等模块组成。

实例详解自动驾驶中的最优路径规划

1、自动驾驶中的最优路径规划是一个综合了多种技术和算法的过程，以下是对其的实例详解：建立坐标系：XYZ坐标系统：基于SAE设定，用于描述车辆在空间中的位置。Frenet坐标系：更便于规划控制，将路径规划转化为沿道路方向和垂直于道路方向的控制问题。初始规划阶段：车辆定位：确定车辆当前在坐标系中的位置。

2、首先，路径规划需要建立坐标系，常见的有基于SAE设定的X-Y-Z坐标系统，以及更便于规划控制的Frenet坐标系。在初始规划阶段，通过车辆定位、目标点设定和轨迹生成，如***用曲线插值法生成备选轨迹，并通过膨胀计算和代价函数选择最优路线，如Dijkstra和A*搜索算法的运用。

3、算法原理 A*算法是用于路径规划的一种图形搜索算法，结合了广度优先搜索和Dijkstra算法与最佳优先算法的特点。从起点开始，A*算法不断估计并计算周围相邻点的成本，选择成本最小的节点进行扩展，直至找到终点。

4、**Dijkstra算法**：由Edsger W. Dijkstra于1956年提出，用于寻找图形中节点间的最短路径。通过贪心策略，每次选择距离起点最近且未访问过的节点进行扩展。优点是如果最优路径存在，一定能找到。缺点是计算效率较低，可能适用于负边权重图。

无人驾驶系统框架简介

无人驾驶系统框架主要由感知（perception）、规划（planning）和控制（control）三个核心部分组成。这三个部分之间存在着交互关系，同时车身传感器硬件与外部环境之间也有交互关系。感知层主要负责从环境中收集并提取相关信息，包括环境感知和定位。

控制层还涉及轨迹生成与轨迹跟踪。轨迹生成寻找一组控制输入，以达到预期目标状态；轨迹跟踪包括几何跟踪法（适用于低速场景）与基于模型的跟踪方法（适用于高速场景）。综上所述，无人驾驶系统通过感知、规划与控制三个层次实现自主行驶，各层次功能紧密关联，共同构建出高效、安全的自动驾驶解决方案。

无人驾驶中运用的八大坐标系为定位与导航提供了关键框架，以下简要概述其功能与特点。第一坐标系为eci地心惯性坐标系，其原点位于地球中心，z轴指向北极，x、y轴位于赤道平面内，且以右手法则定位。该系的特征是xy轴固定，不随地球自转变化，适用于地球表面物体的相对惯性计算。

架构是一个系统的骨架系统，它决定了系统的基本组成框架和相互关系；该架构还包括系统信息交换和控制调度；定义了软硬件的组织原理、集成方法和配套方案。环境感知是利用传感器***集环境数据，获取驾驶环境信息，并对信息中的数据进行处理。

关于自动驾驶决策规划分类，以及自动驾驶 方案的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。