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自动驾驶决策规划算法演进.docx
资料介绍
自动驾驶决策规划算法演进
一、引言
决策规划是自动驾驶系统的"大脑"——它在感知系统的环境理解基础上，规划出安全、舒适、高效的行驶轨迹，并生成具体的控制指令。决策规划算法的优劣直接决定了自动驾驶的乘坐体验、通行效率和安全性。从早期的基于规则的方法，到基于学习的模仿学习，再到当前端到端大模型的统一决策范式，自动驾驶决策规划算法经历了一场深刻的范式革命。
二、基于规则的决策规划
分层状态机架构。 早期的自动驾驶系统采用分层状态机进行决策规划，将驾驶任务分解为行为决策、运动规划和轨迹跟踪三个层次。行为决策层根据当前场景（跟车、变道、路口通行等）选择一个合适的驾驶行为；运动规划层在选定行为下生成一条无碰撞的平滑轨迹；轨迹跟踪层将规划轨迹转化为具体的转向、油门和刹车控制指令。Waymo早期方案即采用此架构，在结构化的高速场景下表现稳定。
规则的局限。 分层状态机架构存在两个根本性问题：一是场景覆盖不完备，面对长尾场景（如施工绕行、交警手势）时难以用预定义的规则覆盖，系统可能陷入"不知道该做什么"的困境；二是行为切换生硬，"跟车模式"和"变道模式"之间的切换往往伴随加速度的突变，影响乘坐舒适性。随着城市NOA场景复杂度的提升，基于规则的方案已无法满足需求。
三、模仿学习与强化学习
模仿学习。 模仿学习（Imitation Learning）通过人类驾驶数据训练神经网络模型，使模型学会像人类一样驾驶。其核心思路是"看人做，跟着学"——收集驾驶员在真实道路上的操控数据，将其作为训练样本，让神经网络模型学习从"场景输入"到"驾驶动作"的映射关系。模仿学习的优势在于可直接利用海量的量产车驾驶数据，训练过程简单直接。
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