美团解析自动驾驶决策规划算法

"美团的技术解析文档深入探讨了自动驾驶中的决策规划算法，涵盖了全局路径规划、行为决策层和运动规划等关键层次。文档介绍了Dijkstra算法和A*算法在全局路径规划中的应用，并讨论了这些算法的优缺点和适用场景。" 在自动驾驶技术中，决策规划是至关重要的组成部分，它相当于系统的"大脑"，负责处理感知模块获取的环境信息，做出合理的行驶决策。决策规划通常分为三层：全局路径规划、行为决策层和运动规划。 全局路径规划是整个决策规划的起点，它确定了车辆从起点到终点的总体路线。在给定起点和终点后，算法需要在高精度地图上找到最佳路径，这通常涉及到最小化路程或时间。Dijkstra算法和A*算法是常用的方法。Dijkstra算法是一种基于最短路径搜索的经典算法，通过计算每个节点到起点的最小代价并使用优先队列来保证效率。而A*算法在Dijkstra的基础上引入了启发式函数，能更高效地找到近似最优路径，特别是在大规模地图中。 行为决策层则是在全局路径的指导下，根据实时环境信息（如其他交通参与者、交通规则等）做出具体的行为决策，如是否变道、超车等。这一层的决策直接影响到车辆的安全性和行驶效率。 运动规划层紧接着行为决策，它需要生成一条满足车辆动力学限制、避障和乘客舒适性的轨迹。这一层的算法通常更加复杂，可能涉及到优化问题和实时性挑战。 文档中还可能对比了不同算法在实际应用中的表现，分析了各自的优劣。例如，Dijkstra算法保证找到最短路径，但计算量大，不适合动态环境；而A*算法虽速度快，但启发式函数的设计对结果有直接影响。此外，文档可能还会讨论其他改进算法，如RRT（快速探索随机树）或prm（概率道路图）等，它们在复杂环境下的性能和适应性。 这篇美团技术解析文档旨在提供一个全面的视角，帮助读者理解自动驾驶系统中决策规划的核心算法及其应用场景，对于自动驾驶领域的研究者和技术人员具有很高的参考价值。