自动驾驶体系结构详解：定位、感知与规划算法解析

自动驾驶综述深入探讨了自动驾驶汽车的核心组成部分，包括定位、感知和规划的关键算法。自动驾驶系统主要由感知系统和决策系统构成，这两个系统共同协作实现车辆的自主驾驶。 感知系统是自动驾驶的基础，它由多个子系统组成，如： 1. 定位：利用GPS、IMU和里程计等设备获取车辆的精确位置信息，即使在GPS信号受阻的城市环境中，也需要结合其他传感器数据进行辅助定位。 2. 静态障碍物测绘：通过LIDAR和雷达扫描环境，构建静态地图，以便了解周围障碍物的位置。 3. 移动障碍物检测与跟踪：摄像头捕捉实时图像，通过目标检测算法识别行人、车辆等动态障碍物，并持续跟踪它们的运动轨迹。 4. 道路测绘：不仅限于物理道路，还包括道路标志、车道线、交通信号等，帮助车辆理解行驶环境。 5. 交通信号检测与识别：解析信号灯状态，指导车辆执行相应的驾驶策略。 决策系统则是系统的“大脑”，其子系统包括： 1. 路径规划：基于车辆当前位置和目标位置，选择最安全、高效的行驶路线。 2. 行为选择：确定车辆应如何响应不同驾驶场景，如保持车道、处理路口、应对红绿灯等。 3. 运动规划：制定车辆的加速度和转向指令，确保安全行驶。 4. 控制：将决策转化为实际的车辆动作，如油门、刹车和方向盘操作。 整个自动驾驶过程依赖于传感器数据的融合和处理，以及对环境的实时理解和预测。定位和感知模块提供车辆的精确状态，决策系统则根据这些信息做出驾驶决策，确保车辆在复杂的交通环境中安全、高效地运行。同时，为了提高性能和鲁棒性，系统还需要不断地更新和优化算法，以适应不断变化的道路条件和交通环境。