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我是穿拖鞋的汉子，魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。

老规矩，分享一段喜欢的文字，避免自己成为高知识低文化的工程师：

周末洗了一个澡，换了一身衣服，出了门却不知道去哪儿，不知道去找谁，漫无目的走着，大概这就是成年人最深的孤独吧!
旧人不知我近况，新人不知我过往，近况不该旧人知，过往不与新人讲。纵你阅人何其多，再无一人恰似我。

时间不知不觉中，来到新的一年。2025开始新的忙碌。成年人的我也不知道去哪里渡自己的灵魂，独自敲击一些文字算是对这段时间做一个记录。

一、背景信息

自动驾驶技术作为智能汽车领域的核心突破方向，正在重塑未来出行方式。该技术深度融合计算机视觉、机器学习、传感器融合等前沿科技，旨在实现车辆在无人工干预条件下的安全、高效自主驾驶。随着全球汽车保有量持续增长，交通拥堵、事故频发及能源浪费问题日益严峻，自动驾驶技术依托车联网通信与人工智能算法，展现出优化出行效率、降低能耗及提升道路安全的巨大潜力。

自动驾驶系统作为复杂的多层级智能体系，其核心使命在于完成从起点到终点的全场景安全驾驶。整个系统架构可分解为三大核心功能模块：

-> 1、环境感知系统：通过多模态传感器（激光雷达、毫米波雷达、摄像头等）构建车辆周边环境模型，实现交通标志识别、障碍物检测与动态目标追踪。

-> 2、定位导航系统：整合GNSS全球导航卫星数据与惯性测量单元（IMU）数据，辅以高精度地图匹配技术，提供厘米级车辆定位与车道级导航信息。

-> 3、路径规划系统：基于感知数据与导航信息，运用强化学习算法生成最优行驶轨迹，兼顾实时交通状况、道路规则与乘客舒适性需求。

三大系统协同工作，构建起自动驾驶车辆的"感知-认知-决策"闭环，使车辆具备类人驾驶智慧。如图3.1所示，环境感知系统负责构建世界模型，定位导航系统提供时空基准，路径规划系统生成安全高效的行驶方案，共同支撑自动驾驶车辆完成复杂交通场景下的智能决策。该技术体系的发展，不仅推动汽车产业变革，更将深刻影响城市交通规划与能源利用体系。

二、自动驾驶汽车整体架构

实现自动驾驶的首要条件, 是通过“看”与“听”来感知汽车周围的环境情况。 感知系统依赖来自于传感器的大量数据, 进而实现对车辆运动、环境, 以及驾驶员状态行为的感知与监测。 自动驾驶感知系统用到了各种各样的传感器, 包括摄像头、 毫米波雷达、 激光雷达、 超声波雷达、 红外夜视, 以及用于定位和导航的 GNSS(全球导航卫星系统) 和IMU( 惯性测量单元) 。 还有一类技术虽然不是主动式的探测元件, 但是属于协同式的全局数据辅助, 可以扩展智能车的环境感知能力, 在感知系统中同样扮演着不可或缺的角色。 这些技术包括高精地图、V2X 车联网等。 每种类型的感知技术都有自己的优势和弊端, 它们互相进行充分的信息融合, 最终形成全面可靠的感知数据供决策与控制系统使用。自动驾驶决策系统是人工智能大展身手的舞台。

和人类驾驶员一样, 机器在做驾驶决策时需要回答几个问题: 我在哪里? 周边环境如何?接下来会发生什么? 我该做什么? 决策系统要做的事情具体来说分为两步, 第一步是认知理解, 根据感知系统收集的信息, 对车辆自身进行精确定位和对车辆周围环境进行准确理解。 第二步是决策规划, 主要是对接下来可能发生情况的准确预测, 对下一步行动的准确判断和规划, 并选择合理的路径达到目标。 通过这两步, 无人车就能自主产生安全、 合理的驾驶行为, 指导运动控制系统对车辆进行控制。 行为决策系统是狭义的决策系统, 其根据感知层的输出信息合理决策当前车辆的行为, 并根据不同的行为确定轨迹规划的约束条件, 指导轨迹规划模块规划出合适的路径、 车速等信息, 并发送给控制层。

自动驾驶系统最终要借助对车辆的控制达到自动驾驶的目的。 控制系统是自动驾驶系统的双手, 负责将决策和规划落实为切实的行为。 随着人们对技术要求的不断提高, 真正的自动驾驶必须要将决策控制系