避障算法的分类，以及介绍

避障算法可以分为以下几类：

1. 基于规则的算法：这种算法是通过设定一系列规则来避免障碍物的碰撞。例如，如果检测到前方有障碍物，则车辆会自动减速或刹车。这种算法可以实现较为简单，但是在复杂的场景中可能会出现误判的情况。

2. 基于传感器的算法：这种算法通过使用传感器来检测周围的环境，例如激光雷达、摄像头等。传感器可以提供更为准确的障碍物信息，从而实现更为精确的避障。但是这种算法需要消耗大量的计算资源，在实际应用中可能会受到限制。

3. 基于机器学习的算法：这种算法使用机器学习技术来学习如何避免障碍物。通过训练样本数据，算法可以学习到不同场景下的避障策略。这种算法可以适应更为复杂的场景，但是需要大量的训练数据和计算资源。

4. 基于混合算法的算法：这种算法将以上几种算法进行混合使用，通过综合各种算法的优点来实现更为精确的避障。例如，可以同时使用传感器和机器学习算法来提高避障的精度和鲁棒性。

总之，不同的避障算法都有其优缺点，选择合适的算法需要根据具体的应用场景来确定。