自动驾驶决策规划算法：从理论到工程实践

1. 自动驾驶决策规划算法的基础认知

自动驾驶系统的决策规划模块相当于人类驾驶员的大脑，负责处理感知层获取的环境信息，并输出可执行的车辆控制指令。这个模块通常被划分为三个层级：任务规划（Mission Planning）、行为决策（Behavioral Decision）和运动规划（Motion Planning）。全局路径规划属于任务规划范畴，而行为决策则是连接高层任务与底层控制的桥梁。

在真实道路环境中，决策规划算法需要处理各种复杂场景。以城市道路为例，算法需要同时考虑：

• 静态障碍物（如路缘石、施工围挡）
• 动态参与者（行人、其他车辆）
• 交通规则（红绿灯、限速标志）
• 乘客舒适度（加减速平顺性）

提示：优秀的决策规划算法不仅要保证安全性，还需要考虑乘坐舒适性和燃油经济性等多目标优化。

2. 全局路径规划技术实现

2.1 经典算法对比分析

全局路径规划的核心是在已知环境地图中，找到从起点到终点的最优路径。以下是三种主流算法的对比：

在MATLAB中实现A*算法的核心代码如下：

matlab复制function [path, cost] = A_star(start, goal, map)
    openSet = start;
    cameFrom = containers.Map;
    gScore = containers.Map(start, 0);
    fScore = containers.Map(start, heuristic(start, goal));
    
    while ~isempty(openSet)
        current = find_min_fScore(openSet, fScore);
        if current == goal