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无人驾驶决策与规划的鲁棒性研究
资料介绍
引言
无人驾驶技术作为智能交通系统的核心组成部分，其安全性和可靠性直接关系到公众出行安全和交通效率。决策与规划模块作为无人驾驶系统的"大脑"，负责根据感知信息和环境模型生成安全、高效的行驶策略，其鲁棒性是衡量系统应对复杂动态环境能力的关键指标。鲁棒性（Robustness）指系统在面临内部扰动（如传感器噪声、执行器延迟）和外部不确定性（如交通参与者行为突变、极端天气）时，仍能维持稳定运行和预期性能的能力。本文将从定义、挑战、关键技术和未来趋势四个维度，系统探讨无人驾驶决策与规划的鲁棒性问题。
鲁棒性的核心定义与评价指标
（一）核心定义
无人驾驶决策与规划的鲁棒性可细化为以下三个层面：
· 环境鲁棒性：系统对复杂交通场景（如交叉路口冲突、行人突然横穿、施工区域）的适应能力；
· 模型鲁棒性：决策算法对感知误差、定位漂移、地图精度不足等模型不确定性的容错能力；
· 执行鲁棒性：规划轨迹在执行过程中对车辆动力学误差、执行器延迟的抗干扰能力。
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