自动驾驶决策规划框架详解：从理论到实践

欢迎来到《自动驾驶决策规划框架详解：从理论到实践》的第二章。在本章中，我们将深入探讨自动驾驶系统中至关重要的“大脑”——决策规划模块。我们将从基本概念入手，逐步解析主流的决策规划框架，包括经典的路径速度解耦方法、工业界广泛应用的Apollo Planning框架、应对复杂动态场景的时空联合规划方法，以及代表未来趋势的数据驱动方法。此外，本章还将讨论自动驾驶量产落地的框架选型考量，并针对实际应用中的“硬骨头”场景（Hard Case）提出优化策略。最后，我们会总结决策规划领域的常见面试重点，帮助读者巩固核心知识并为职业发展做好准备。我们的目标是提供一个既有理论深度，又紧密联系实践的全面指南，帮助技术读者系统地掌握自动驾驶决策规划的核心技术和发展脉络。

一、决策规划概述

自动驾驶技术旨在赋予车辆自主导航和驾驶的能力，其中决策规划模块扮演着核心角色，如同人类驾驶员的大脑，负责感知环境、分析路况、做出判断并规划行动。本节将阐述决策规划相关的核心概念，明确其在自动驾驶系统中的定位、重要性及面临的挑战。

核心概念定义：

• 决策 (Decision Making)：指车辆在特定交通场景下，根据环境信息、交通规则和自身状态，选择下一步应执行的宏观驾驶行为的过程，例如保持车道、换道、超车、跟车、避障、停车等。它回答的是“我该做什么？”的问