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模块化感知预测规划架构
资料介绍
一、核心概念与发展背景
（一）基本定义
模块化感知预测规划架构是一种将智能系统的环境感知、行为预测、决策规划三大核心功能拆分为独立模块，通过标准化接口实现模块解耦与协同的分层式系统架构，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、智能交通等领域。这种架构通过功能拆分降低系统耦合度，每个模块可独立开发、迭代、替换，同时通过统一的信息交互规范实现多模块协同输出最终控制指令。
（二）发展演进路径
早期智能决策系统多采用端到端一体化架构，将传感器输入直接映射为控制输出，结构简单但可解释性差、调试难度高，难以适配复杂场景。随着场景复杂度提升与系统规模扩大，业界逐步拆分出感知、预测、规划独立功能模块，形成早期的链式模块化架构：感知模块输出环境障碍物信息，预测模块基于感知结果预测障碍物未来轨迹，规划模块基于预测结果生成行驶或运动决策。
近年来随着深度学习技术普及，模块化架构也在持续演进，一方面保留模块拆分的优势，另一方面通过模块间信息交互优化、跨模块特征融合提升整体性能，同时保留了模块化架构易调试、可解释性强的核心优势，目前已成为工业落地中主流的智能系统架构方案。
二、整体架构分层设计
模块化感知预测规划架构从数据输入到控制输出，分为传感器接入层、感知模块、预测模块、规划模块、控制执行层五个层级，各层级功能独立，接口标准化：
（一）传感器接入层
作为架构的最底层，负责统一接入不同类型的原始传感器数据，包括摄像头图像、激光雷达点云、毫米波雷达点云、惯性导航数据、GPS定位数据等，完成数据时间同步、空间标定
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