智駕算法實現(xiàn)自動駕駛中的路徑規(guī)劃，需經(jīng)目標(biāo)設(shè)定、環(huán)境感知、預(yù)測與決策、容錯處理和實時調(diào)整等多個步驟。首先明確目標(biāo)位置與路線，接著依靠傳感器收集環(huán)境數(shù)據(jù)，再據(jù)此預(yù)測其他道路使用者行為并搜索最優(yōu)路徑，同時制定冗余和回退策略。在行駛中，根據(jù)車輛狀態(tài)與環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整路徑，以此保障車輛安全、高效地從起點駛向終點 。

在路徑規(guī)劃里，又分為全局規(guī)劃和局部規(guī)劃。全局規(guī)劃就像是一場旅行的整體路線規(guī)劃，適用于長距離導(dǎo)航，能夠為車輛繪制出從起點到終點的大致走向。像 A*、Hybrid A* 這類典型算法，就常用于此。它們能夠根據(jù)地圖信息等，找到一條相對合理的長距離路徑。

而局部規(guī)劃則像是旅行途中遇到突發(fā)狀況時的靈活調(diào)整。在實時行駛過程中，車輛會面臨各種動態(tài)場景，比如突然出現(xiàn)的障礙物等。這時，Lattice Planner、EM Planner 等方法就發(fā)揮作用了。Lattice Planner 采用預(yù)設(shè)動作模式庫，減少了計算負(fù)擔(dān)，很適合重復(fù)性任務(wù)；EM Planner 融合多種傳感器數(shù)據(jù)，引入最大化機(jī)制，讓路徑規(guī)劃更具魯棒性和準(zhǔn)確性。在局部規(guī)劃中，還涉及 Frenet 坐標(biāo)系、軌跡生成、碰撞檢測、代價評估等關(guān)鍵步驟，以此確保車輛在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中也能安全行駛。

此外，智駕算法的路徑規(guī)劃還有很多前沿方向，比如強化學(xué)習(xí)，通過智能體與環(huán)境不斷交互學(xué)習(xí)，優(yōu)化路徑規(guī)劃策略；時空聯(lián)合規(guī)劃則從時間和空間兩個維度綜合考慮，讓路徑規(guī)劃更加精準(zhǔn)。路徑規(guī)劃作為自動駕駛的核心環(huán)節(jié)，綜合運用多種算法和策略，從全局到局部，從傳統(tǒng)方法到前沿探索，不斷優(yōu)化提升，致力于為自動駕駛車輛打造安全、高效的行駛路徑，推動自動駕駛技術(shù)邁向新的高度。