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引言：驾驭未知——不确定性下的自动驾驶决策挑战

自动驾驶汽车 (Autonomous Vehicles, AVs) 的愿景是彻底改变交通运输的面貌，提高道路安全、提升交通效率、改善驾乘体验。然而，要将这一愿景安全可靠地付诸实践，自动驾驶系统必须能够在复杂、动态且充满不确定性的真实世界环境中运行。这些不确定性，源于环境的动态变化、传感器感知的局限、其他交通参与者行为的不可预测性等诸多方面，成为了制约自动驾驶系统可靠性与安全性的核心瓶颈。如何有效地认知、量化、处理这些不确定性，并在此基础上做出安全、鲁棒且高效的决策与规划，是当前自动驾驶领域面临的最严峻挑战之一。

传统的确定性规划方法在理想环境下或许能够表现良好，但在充满“未知数”的真实道路上，它们往往捉襟见肘。例如，一个简单的交叉口场景，可能因为行人意图的不明确、对向来车的速度和意图的模糊、甚至自身定位的微小偏差，就可能导致灾难性的后果。因此，对不确定性的深入理解和妥善处理，是自动驾驶从实验室走向广泛应用的必经之路。

本教程目标与定位

本教程旨在为具备深厚理论基础的学术研究者和资深工程师提供一个关于不确定环境下自动驾驶决策与规划的深入技术指南。我们将不仅仅停留在概念层面，而是更加侧重于：

• 理论深化： 对处理不确定性的核心理论 (如POMDP、概率规划、鲁棒优化、模型预测控制) 进行深入剖析，理解其数学原理和适用边界。