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车规计算芯片的路径规划与决策计算.docx
资料介绍
车规计算芯片的路径规划与决策计算
一、自动驾驶决策系统的计算需求
自动驾驶的决策与规划系统负责在感知系统输出的环境信息基础上，生成车辆的安全行驶轨迹。该系统的计算流程通常分为三个层次：行为决策（Behavioral Decision）决定车辆的驾驶行为——跟车、换道、绕行、停车等宏观选择；运动规划（Motion Planning）生成从当前状态到目标状态的平滑轨迹；控制执行（Control Execution）将轨迹转化为具体的转向、加速和制动指令。
行为决策层通常采用 有限状态机（FSM） 或 基于学习的决策网络。FSM逻辑清晰、可解释性强且易于安全验证，但在面对复杂交互场景时灵活性不足。基于学习的决策通过模仿学习或强化学习训练端到端的决策模型，能够处理更复杂的交互博弈。2026年的趋势是 混合决策架构——FSM负责常规场景的确定性决策，学习模型负责复杂交互场景的弹性决策，两者通过仲裁机制整合输出。芯片需要同时支持FSM的确定性执行和学习模型的高效推理。
二、路径规划算法的计算特征
运动规划 是决策系统中计算最密集的模块。基于采样的规划（如RRT、PRM）在配置空间中进行随机采样，构建连接起点和终点的无碰撞路径。基于优化的规划（如优化基础轨迹规划）将路径规划建模为带约束的优化问题，求解最小化成本（如舒适度、效率）且满足动力学和安全约束的平滑轨迹。
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