自动驾驶的感知与决策技术是实现车辆自主驾驶的核心环节，涉及多学科交叉，包括计算机视觉、传感器融合、机器学习等。以下是主要技术要点及其扩展说明：
1. 感知技术
感知系统通过传感器获取环境信息，主要包括以下关键技术：
多传感器融合：结合摄像头、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达和超声波传感器的数据，提升环境感知的鲁棒性。激光雷达提供高精度3D点云，摄像头用于语义识别（如交通标志、行人），毫米波雷达擅长测速和恶劣天气下的检测。
计算机视觉算法：利用卷积神经网络（CNN）和Transformer架构进行目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）、语义分割（如DeepLab）、车道线识别等。最新研究关注视觉为中心的BEV（Bird's Eye View）感知范式，如特斯拉的HydraNet。
SLAM技术：同步定位与建图（SLAM）通过激光或视觉传感器实时构建环境地图，并定位车辆位置，常见算法包括LIO-SAM（激光-惯性里程计）和ORB-SLAM（视觉SLAM）。
2. 决策与规划技术
决策系统基于感知数据制定驾驶策略，分为以下层次：
行为决策：通过规则引擎或强化学习（RL）判断超车、跟车等行为。传统方法基于有限状态机（FSM），现代端到端RL方法（如DQN、PPO）可优化复杂场景的决策。
运动规划：生成可执行路径，常用算法包括：
- A*算法：全局路径搜索，结合高精地图。
- RRT*（快速探索随机树）：解决高维空间规划问题。
- 基于优化的方法：如Apollo框架的EM Planner，将规划问题转化为二次规划（QP）求解。
预测模块：通过LSTM或GNN预测行人、车辆的未来轨迹，提升交互安全性。Waymo采用Scene Transformer模型实现多智能体轨迹预测。
3. 关键挑战与前沿方向
极端场景泛化：长尾问题（如罕见交通场景）需通过仿真（CARLA、Carla）和增强数据（GAN生成对抗样本）解决。
计算效率优化：轻量化模型（如MobileNet、EfficientNet）与硬件加速（如特斯拉FSD芯片）是落地关键。
V2X协同感知：车联网（5G-C-V2X）实现车路协同，扩展感知范围。
与法规：决策算法需平衡安全性、效率与道德准则（如“电车难题”的定量化建模）。
自动驾驶技术仍需突破传感器成本、算法可解释性等瓶颈，未来将向L4/L5级全无人驾驶演进，并深度融合智慧城市基础设施。
