智駕算法是如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛中的路徑規(guī)劃的？

智駕算法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛中的路徑規(guī)劃，需經(jīng)目標(biāo)設(shè)定、環(huán)境感知、預(yù)測與決策、容錯(cuò)處理和實(shí)時(shí)調(diào)整等多個(gè)步驟。首先明確目標(biāo)位置與路線，接著依靠傳感器收集環(huán)境數(shù)據(jù)，再據(jù)此預(yù)測其他道路使用者行為并搜索最優(yōu)路徑，同時(shí)制定冗余和回退策略。在行駛中，根據(jù)車輛狀態(tài)與環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑，以此保障車輛安全、高效地從起點(diǎn)駛向終點(diǎn) 。

在路徑規(guī)劃里，又分為全局規(guī)劃和局部規(guī)劃。全局規(guī)劃就像是一場旅行的整體路線規(guī)劃，適用于長距離導(dǎo)航，能夠?yàn)檐囕v繪制出從起點(diǎn)到終點(diǎn)的大致走向。像 A*、Hybrid A* 這類典型算法，就常用于此。它們能夠根據(jù)地圖信息等，找到一條相對(duì)合理的長距離路徑。

而局部規(guī)劃則像是旅行途中遇到突發(fā)狀況時(shí)的靈活調(diào)整。在實(shí)時(shí)行駛過程中，車輛會(huì)面臨各種動(dòng)態(tài)場景，比如突然出現(xiàn)的障礙物等。這時(shí)，Lattice Planner、EM Planner 等方法就發(fā)揮作用了。Lattice Planner 采用預(yù)設(shè)動(dòng)作模式庫，減少了計(jì)算負(fù)擔(dān)，很適合重復(fù)性任務(wù)；EM Planner 融合多種傳感器數(shù)據(jù)，引入最大化機(jī)制，讓路徑規(guī)劃更具魯棒性和準(zhǔn)確性。在局部規(guī)劃中，還涉及 Frenet 坐標(biāo)系、軌跡生成、碰撞檢測、代價(jià)評(píng)估等關(guān)鍵步驟，以此確保車輛在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中也能安全行駛。

此外，智駕算法的路徑規(guī)劃還有很多前沿方向，比如強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過智能體與環(huán)境不斷交互學(xué)習(xí)，優(yōu)化路徑規(guī)劃策略；時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃則從時(shí)間和空間兩個(gè)維度綜合考慮，讓路徑規(guī)劃更加精準(zhǔn)。路徑規(guī)劃作為自動(dòng)駕駛的核心環(huán)節(jié)，綜合運(yùn)用多種算法和策略，從全局到局部，從傳統(tǒng)方法到前沿探索，不斷優(yōu)化提升，致力于為自動(dòng)駕駛車輛打造安全、高效的行駛路徑，推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)邁向新的高度。