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Python赋能自动驾驶：如何优化路径规划，让AI驾驶更聪明？
自动驾驶正成为全球科技竞赛的核心领域。从特斯拉的FSD，到Waymo的无人驾驶出租车，算法的精细化决定了自动驾驶的安全性与效率。而在这一过程中，路径优化是不可或缺的一环——如何在交通环境复杂多变的情况下，找到最优路径，并做出实时决策，是自动驾驶系统智能化的重要体现。
今天，我们就来深入探讨如何用Python实现自动驾驶路径优化，并结合最新技术趋势，让算法更高效、更智能。
1. 自动驾驶路径优化的核心挑战
路径优化涉及多个关键因素：
- 道路环境动态变化：红绿灯、拥堵、事故、天气等因素都会影响路线选择。
- 多约束问题：不仅要计算最短路径，还要考虑安全性、燃油效率、乘客舒适度。
- 实时计算需求：自动驾驶需要在毫秒级完成决策，避免延迟导致事故。
要解决这些问题，我们可以