自动驾驶技术是近年来智能交通系统发展的重要方向，其中路径规划与决策算法是实现自动驾驶功能的核心环节。本文旨在深入研究自动驾驶车辆路径规划与决策算法，分析其在复杂环境中的实现与应用。
路径规划是指根据自动驾驶车辆的起始位置和目的地，通过计算生成一条最优行驶路径的过程。在这一环节中，算法需要考虑道路环境、交通规则、障碍物等因素。
A*算法是一种广泛应用的启发式搜索算法，在自动驾驶车辆路径规划中尤为重要。其核心思想是使用启发式函数（通常是最短路径估计）指导搜索，以减少不必要的计算量。
A*算法的核心步骤如下：
示例代码片段展示了A*算法的基本结构：
function AStar(start, goal) {
openList = [];
closedList = [];
openList.push(start);
while (openList.length > 0) {
currentNode = getLowestCostNode(openList);
if (currentNode == goal) {
return reconstructPath(currentNode);
}
openList.remove(currentNode);
closedList.add(currentNode);
for each neighbor of currentNode {
if (neighbor in closedList) continue;
tentativeCost = currentNode.cost + neighbor.cost;
if (neighbor not in openList || tentativeCost < neighbor.cost) {
neighbor.cost = tentativeCost;
neighbor.previous = currentNode;
if (neighbor not in openList) {
openList.push(neighbor);
}
}
}
}
return null; // No path found
}
决策算法是指在已规划路径的基础上，根据实时环境变化做出相应行驶决策的过程。这部分工作主要涉及车辆的避障、交通规则遵守等。
强化学习是一种机器学习方法，通过不断试错学习最优策略。在自动驾驶决策算法中，强化学习可以根据实时反馈（如障碍物检测、交通规则信号）动态调整行驶策略。
基于强化学习的决策算法一般包括以下几个部分：
通过大量模拟数据和实际行驶数据训练，策略网络可以逐步优化，提升决策效果。
自动驾驶车辆中的路径规划与决策算法是实现车辆自主行驶的关键技术。本文介绍了A*算法在静态环境中的路径规划，以及基于强化学习的动态决策方法。随着技术的发展，路径规划与决策算法将更加智能化和自适应，为自动驾驶车辆的广泛应用奠定坚实基础。