自動駕駛是集感知、決策、控制于一體，充分考慮車輛與交通環(huán)境協(xié)調(diào)規(guī)劃的系統(tǒng)，也是未來智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。正如人走路需要知道路況、了解方向、及時避讓障礙物，并走到目的地一樣，感知、決策、控制對于自動駕駛汽車來說，也是非常重要的。

感知就如人的眼睛、耳朵一樣，通過在自動駕駛汽車上加裝毫米波雷達、激光雷達、車載攝像頭等硬件設(shè)備，可以讓自動駕駛汽車看得清路況，感知系統(tǒng)可以通過感知硬件，對車道線、車輛、行人等多個交通參與者進行檢測，其技術(shù)核心就是感知硬件檢測的精確度和多個感知硬件對感知結(jié)果的融合度。

決策則像大腦，可以對路況進行分析，并做出接下來一步的動作，控制則是讓自動駕駛汽車可以根據(jù)大腦（決策）分析的結(jié)果，做出動作。決策可以理解為根據(jù)感知信息來進行判斷決策，確定適當?shù)墓ぷ髂Ｐ停⒅贫ㄏ鄳?yīng)的控制策略，可以替代駕駛員做出進一步的行駛決策。

根據(jù)美國汽車工程師協(xié)會分類，將自動駕駛分為L0~L5共6個等級，隨著自動駕駛等級的不斷提升，自動駕駛汽車的智能化也更為全面，當達到L5級之后，自動駕駛汽車可以獨立完成行駛動作，無需駕駛員對汽車進行操作。自動駕駛等級的提升，其背后主要體現(xiàn)的也是決策系統(tǒng)的技術(shù)提升。

控制就像是人的手和腳一樣，對具體的出行動作進行控制執(zhí)行，讓自動駕駛汽車可以完成出行過程，控制系統(tǒng)可以完成車輛的轉(zhuǎn)彎、加速、燈光控制等一系列動作，是實現(xiàn)自動駕駛落地的最后一步。

正如前文所述，決策系統(tǒng)就像人的大腦一樣，可以對自動駕駛汽車的速度、方向及車燈等進行控制，決策系統(tǒng)越智能，自動駕駛汽車可實現(xiàn)的等級則越高，傳統(tǒng)理解中，決策系統(tǒng)涵蓋了環(huán)境預(yù)測、動作規(guī)劃、路徑規(guī)劃、行為決策等。

自動駕駛汽車想要獨立完成駕駛過程，僅僅看得清路況是遠遠不夠的，還需要對未來的路況進行預(yù)判，因此決策系統(tǒng)需要完成對環(huán)境的預(yù)測。環(huán)境預(yù)測即對交通環(huán)境進行預(yù)測，環(huán)境預(yù)測不僅僅局限于結(jié)合物理規(guī)律做出預(yù)測，而是可以結(jié)合物體和周邊環(huán)境以及積累的歷史數(shù)據(jù)信息，對感知到的環(huán)境做出更為“宏觀”的行為預(yù)測，其中涵蓋了交通參與者的方方面面，如對感知到的車輛、行人等進行行為預(yù)測，通過對感知時車輛、行人等的瞬時動作，可以判斷其下一步的動作，如速度、位置、方向等，可以控制自身完成避讓、減速、變道等一系列動作。此外，環(huán)境預(yù)測還涵蓋了對交通信號的預(yù)測，這其中包含了對限速標志、紅綠燈、潮汐車道等交通環(huán)境的理解和判斷。

動作規(guī)劃則更多強調(diào)為自動駕駛汽車自身，動作規(guī)劃主要是對自動駕駛短期甚至瞬時對動作進行規(guī)劃，根據(jù)對環(huán)境預(yù)測的結(jié)果，完成諸如轉(zhuǎn)彎、避讓、超車等動作。同時對于交通的動作規(guī)劃也必不可少，如在限速路段的車速控制、紅綠燈情況下的停車/行車、潮汐車道的車道線選擇等，均需要提前進行規(guī)劃。動作規(guī)劃可以讓自動駕駛汽車安全、高效地參與交通，讓自動駕駛成為現(xiàn)實。

除了動作規(guī)劃外，自動駕駛汽車還需要完成對行駛路徑的規(guī)劃，如從出發(fā)地到目的地之間的路徑規(guī)劃，可以對需求的路徑進行選擇或設(shè)計，這是決定自動駕駛汽車如何走必要的一環(huán)，路徑規(guī)劃可以讓自動駕駛汽車從大方向上知道出行過程需要經(jīng)過的路段，并根據(jù)乘客需求（購物、觀影等）及時做出路徑調(diào)整，讓自動駕駛汽車在出行過程中，不僅可以耗時短，還可以極大程度上，滿足乘客需求，實現(xiàn)路徑自定義，讓出行過程更加順暢。

行為決策則落到了自動駕駛汽車自身，通過對自身的實時位置、速度、方向等信息，與環(huán)境預(yù)測中獲取的交通信息、動作規(guī)劃中完成的路徑規(guī)劃等進行參照，可以讓自動駕駛汽車預(yù)判可能發(fā)生的危險及即將需求的動作，讓自動駕駛汽車可以對自身動作進行調(diào)整。

自動駕駛決策系統(tǒng)是自動駕駛汽車智能化的直接體現(xiàn)，對自動駕駛汽車的安全性起著決定性作用，由于承擔著自動駕駛汽車“大腦”的任務(wù)，自動駕駛決策系統(tǒng)也決定自動駕駛汽車可以達到什么等級標準。現(xiàn)階段，自動駕駛汽車的發(fā)展并不能讓所有人所推崇，究其原因，還是因為自動駕駛汽車并不能像人類駕駛員駕駛汽車一樣智能，無法做到在出現(xiàn)“鬼探頭”“加塞”等極端交通路況下對自身動作及時做出調(diào)整，也就是說自動駕駛汽車現(xiàn)階段并不“智能”。

在自動駕駛的框架中，感知、決策、控制這3個框架中，其中感知程度的高低，取決于在自動駕駛汽車上加載的激光雷達、毫米波雷達、車載攝像頭等硬件設(shè)備，就如人如果近視可以佩戴近視眼鏡一樣，如果自動駕駛汽車出現(xiàn)感知不準確、不及時等現(xiàn)象，可以通過更換技術(shù)標準更高的感知硬件，來直接提升感知的準確度?？刂谱鳛閳?zhí)行端，如果出現(xiàn)問題，也是可以通過對自動駕駛汽車的硬件進行更換，從而達到需求的標準。

而決策系統(tǒng)的技術(shù)提升并不像感知系統(tǒng)和控制系統(tǒng)一樣，可以通過硬件更換和提升來實現(xiàn)，為了讓自動駕駛汽車可以像人類駕駛汽車一樣靈活，需要決策系統(tǒng)大量的深度學習，需要能夠處理各種突發(fā)路況，而這一點恰是最難的。

策系統(tǒng)是否達標并不像感知系統(tǒng)、控制系統(tǒng)有明文的文字條例、技術(shù)標準，決策系統(tǒng)除了能夠靈活處理各種突發(fā)路況也遠遠不夠，為了能讓消費者所接受，決策系統(tǒng)還需要像“人”一樣，可以根據(jù)“人”的思維來處理各種突發(fā)情況，而這恰是最難的。

決策系統(tǒng)的發(fā)展，必將會隨著大量數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”變得愈發(fā)智能，讓出行變得更加安全，隨著人工智能、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，決策系統(tǒng)將獲得進一步的提升。其中智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)可以將車與車、車與人、車與交通之間信息進行交互，讓自動駕駛汽車不僅僅可以“思考”，還能“交流”，可以讓自動駕駛汽車提前對交通路況做出判斷，提前知曉交通環(huán)境的變化，讓行駛變得更加智能，這也導致智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)得到了進一步的推崇。

自動駕駛決策系統(tǒng)，是自動駕駛汽車的大腦，決策系統(tǒng)的提升，就像是人類的成長一樣，現(xiàn)階段決策系統(tǒng)還像是2、3歲的小孩，會走路，但是走起來會摔跤，會不經(jīng)意間磕磕碰碰，當長大到一定年齡后（技術(shù)提升），決策系統(tǒng)將可以獨立完成出行工作，此時自動駕駛汽車將可以實現(xiàn)L5等級，自動駕駛也將落地。對于自動駕駛汽車決策系統(tǒng)，大家怎么看？歡迎關(guān)注智駕最前沿，并留言交流。

審核編輯 黃昊宇