自动驾驶算法细分
- 2025-12-05 23:21:52
自动驾驶算法细分
自动驾驶算法介绍
自动驾驶算法是实现自动驾驶的核心技术，主要包括感知、规划、控制等环节，以下是主要算法介绍：
一、感知算法
目标检测算法
通过摄像头、激光雷达等传感器数据，识别车辆、行人、交通标志等目标。常用算法如YOLO、Faster R-CNN等，可实时检测并标注目标位置和类别。
语义分割算法
将图像或点云数据划分为不同语义区域（如道路、车道线、障碍物），帮助车辆理解环境结构。如DeepLab、U-Net等算法，为后续规划提供基础信息。
传感器融合算法
综合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器数据，消除噪声和误差，生成更准确的环境模型。常用卡尔曼滤波、贝叶斯网络等算法。
二、规划算法
全局路径规划算法
Dijkstra算法：在静态地图中寻找两点间最短路径，适用于已知环境。
A*算法：结合启发式函数，优先搜索更接近目标的路径，效率更高，但不适用于动态环境。
局部路径规划算法
人工势场法：将目标点视为引力源，障碍物视为斥力源，车辆沿势场合力方向移动，实时避障。
基于曲线插值法：如多项式曲线、贝塞尔曲线等，根据车辆状态生成平滑轨迹。
端到端规划算法
直接从传感器数据输出控制指令，减少模块间误差累积。如UniAD、VAD等算法，通过多任务学习和Transformer架构实现端到端规划。
三、控制算法
PID控制算法
通过比例、积分、微分项调整车辆速度和转向，简单有效，但对复杂场景适应性有限。
MPC（模型预测控制）算法
基于车辆动力学模型，滚动优化未来轨迹，实时调整控制参数，兼顾安全性和舒适性。
四、决策算法
有限状态机（FSM）
定义车辆的行驶状态（如巡航、变道、避障），根据环境变化切换状态，实现基本驾驶行为。
强化学习算法
让车辆在模拟环境中通过试错学习最优决策策略，如Deep Q-Network（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）等。#算法
自动驾驶算法是实现自动驾驶的核心技术，主要包括感知、规划、控制等环节，以下是主要算法介绍：
一、感知算法
目标检测算法
通过摄像头、激光雷达等传感器数据，识别车辆、行人、交通标志等目标。常用算法如YOLO、Faster R-CNN等，可实时检测并标注目标位置和类别。
语义分割算法
将图像或点云数据划分为不同语义区域（如道路、车道线、障碍物），帮助车辆理解环境结构。如DeepLab、U-Net等算法，为后续规划提供基础信息。
传感器融合算法
综合摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器数据，消除噪声和误差，生成更准确的环境模型。常用卡尔曼滤波、贝叶斯网络等算法。
二、规划算法
全局路径规划算法
Dijkstra算法：在静态地图中寻找两点间最短路径，适用于已知环境。
A*算法：结合启发式函数，优先搜索更接近目标的路径，效率更高，但不适用于动态环境。
局部路径规划算法
人工势场法：将目标点视为引力源，障碍物视为斥力源，车辆沿势场合力方向移动，实时避障。
基于曲线插值法：如多项式曲线、贝塞尔曲线等，根据车辆状态生成平滑轨迹。
端到端规划算法
直接从传感器数据输出控制指令，减少模块间误差累积。如UniAD、VAD等算法，通过多任务学习和Transformer架构实现端到端规划。
三、控制算法
PID控制算法
通过比例、积分、微分项调整车辆速度和转向，简单有效，但对复杂场景适应性有限。
MPC（模型预测控制）算法
基于车辆动力学模型，滚动优化未来轨迹，实时调整控制参数，兼顾安全性和舒适性。
四、决策算法
有限状态机（FSM）
定义车辆的行驶状态（如巡航、变道、避障），根据环境变化切换状态，实现基本驾驶行为。
强化学习算法
让车辆在模拟环境中通过试错学习最优决策策略，如Deep Q-Network（DQN）、Proximal Policy Optimization（PPO）等。#算法
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