自动驾驶决策（自动驾驶决策规划）
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当今自动驾驶的核心难点是什么？
自动驾驶汽车的软硬件体系结构主要分为环境认知层、决策规划层、控制层和执行层。环境认知层主要通过激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、车载摄像头、夜视系统、GPS、陀螺仪等传感器获取车辆的环境信息和车辆状态信息，具体包括车道线检测、交通灯识别、交通标志识别、，行人检测、车辆检测、障碍物识别和车辆定位；决策规划层分为任务规划、行为规划和轨迹规划。根据设定的路线规划、环境和车辆自身状态，规划下一步的具体行驶任务、行为和路径；控制层和执行层根据车辆动力学系统模型对车辆的行驶、制动和转向进行控制，使车辆按照规定的行驶轨迹行驶。
环境感知是指理解环境场景的能力，如障碍物类型的语言分类、道路标志和标线、车辆检测、交通信息等数据。定位是感知结果的后处理，通过定位功能帮助车辆了解其相对于环境的位置。环境感知需要通过传感器获取大量的周围环境信息，以确保正确了解车辆的周围环境，并在此基础上做出相应的规划和决策。
决策规划是自动驾驶的关键部分，也是其中的核心难点。它首先集成多传感器信息，然后根据驾驶要求做出任务决策。然后，在避开现有障碍物的前提下，通过特定的约束条件，规划两点之间的多条备选安全路径，并在这些路径中选择一条最优路径。
根据划分层次的不同，可分为全球规划和地方规划。全局规划是根据获取的地图信息，在特定条件下规划一条无碰撞的最优路径。决策规划层是自主驾驶系统，它直接反映了智能性，对车辆乃至整车的驾驶安全起着决定性的作用。常见的决策规划体系结构包括递进式、反应式和混合式。
自动驾驶五大核心技术包括哪些？
一是车联网。在人工智能和以“电、智、网、共享”为代表的新四化驱动下，引领车联网从第一阶段向第二阶段演进。人机交互逐渐延伸到车辆、车辆与通信设施、车辆与路边单元之间的信息交互。其中，V2X无线通信技术可以将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机结合，不仅可以支持车辆获取比自行车感知更多的信息，还可以推动技术的发展和变革。比如自动驾驶应用，也有助于支撑智慧交通体系建设，推动汽车和交通服务向新商业模式方向发展。
二是激光雷达的强度扫描图像。激光雷达有两种基本的成像方式，一种是3D距离成像，大致可以理解为点云；另一种是强度扫描成像，激光被物体反射，根据不同的反射强度值可以得到强度成像图像。.强度值包含在点云中，这是光强度分离的核心技术之一。这种定位方式需要预先制作一个特殊的SLAM系统，称为位姿图像，勉强可以算是激光雷达制作的高清地图。
三是人机交互。人机交互技术，尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术，很可能在全球未来的汽车市场中得到广泛应用。自动驾驶汽车的人机界面应集成功能设置、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等功能，以方便驾驶员快速、快捷地设置、查询、切换自动驾驶汽车的各种信息。车辆系统，使车辆可以面对面使用。达到理想的跑步和机动状态。
四是识别技术。与人眼一样，这款轮式机器人也有自己的眼睛，用于识别道路上的周围车辆、障碍物、行人等。我们眼睛的主要组成部分是眼球，通过调整镜片的曲率来改变镜片的焦距来获得真实的图像。自动驾驶的眼睛是由什么组成的？答案是传感器。包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，以及红外、超声波雷达等。
五是规划决策。决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术，相当于自动驾驶汽车的大脑，涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息，及从高精度地图路由寻址的结果，规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划，并产生相应的停车、跟车、换道等决策。
汽车自动驾驶如何实现
目前实现自动驾驶主要依靠“感知-决策-执行”的方式。
其中，感知系统也称为“中层控制系统”，负责感知周围的环境，并进行识别和分析；决策系统也称为“上层控制系统”，负责路径规划和导航；执行系统又称为“底层控制系统”，负责汽车的加速、刹车和转向。
这些系统的背后，人工智能技术也提供了重要的支持。
以深度学习为代表的计算机视觉技术，可以满足视觉感知高精度的需求，提高自动驾驶汽车面对复杂交通环境时的决策能力；前期决策树、贝叶斯网络为自动驾驶行为决策与路径规划提供了重要的技术支持；神经网络控制则在车辆控制方面提供了重要的技术支持。
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简介：本册书主要介绍无人驾驶汽车的决策与控制平台技术，让读者从基础开始，由浅入深地了解自动驾驶汽车的全局路径规划、自动驾驶汽车的车辆行为决策、车辆动作规划、自动驾驶车辆控制等知识点，并通过实际案例介绍如何应用自动驾驶汽车决策与规划。
自动驾驶原理
汽车自动驾驶的原理是基于环境感知技术，根据决策规划出目标轨迹，通过侧向控制和纵向控制系统配合，使车辆在行驶过程中能够准确，稳定跟踪目标轨迹，可以实现如速度调整，距离保持，换道和超车等基本操作的。
自动驾驶的原理其实就是让电脑来通过各种摄像头传感器，根据前方的障碍物，然后进行调整。可以实现加速减速，也都是根据路况来确定。
汽车自动驾驶技术包括视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器来了解周围的交通状况，并通过一个详尽的地图对前方的道路进行导航。这一切都通过谷歌的数据中心来实现，谷歌的数据中心能处理汽车收集的有关周围地形的大量信息。
就这点而言，自动驾驶汽车相当于谷歌数据中心的遥控汽车或者智能汽车。汽车自动驾驶技术物联网技术应用之一。
驾驶辅助系统（DAS）：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如“车道偏离警告”（LDW）系统等。
部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如“自动紧急制动”（AEB）系统和“应急车道辅助”（ELA）系统等。
高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。
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