自动驾驶汽车决策系统需要完成对环境的预测

自动驾驶是集感知、决策、控制于一体的系统，充分考虑车辆与交通环境的协调规划，也是未来智能交通系统的重要组成部分。就像人们需要知道路况，了解方向，及时避开障碍物，去目的地一样，感知、决策和控制对自动驾驶汽车也非常重要。

感知就像人的眼睛和耳朵。通过在自动驾驶汽车上安装毫米波雷达、激光雷达BAX16、车载摄像头等硬件设备，自动驾驶汽车可以清晰地看到路况。感知系统可以通过感知硬件对车道线路、车辆、行人等多个交通参与者进行检测，其技术核心是感知硬件检测的准确性和多个感知硬件对感知结果的融合。

决策就像大脑，可以分析路况，做下一步。控制是让自动驾驶汽车根据大脑（决策）分析的结果采取行动。决策可以理解为根据感知信息判断决策，确定适当的工作模型，制定相应的控制策略，可以取代驾驶员做出进一步的驾驶决策。

根据美国汽车工程师协会的分类，自动驾驶被分为L0~L5共6个等级，随着自动驾驶等级的不断提高，自动驾驶汽车的智能化也更加全面，当达到6个等级时，L5级后，自动驾驶汽车可以独立完成驾驶动作，无需驾驶员操作。自动驾驶水平的提高主要反映了决策系统的技术改进。

控制就像人的手脚，控制具体的旅行动作，使自动驾驶汽车能够完成旅行过程，控制系统能够完成车辆转弯、加速、照明控制等一系列动作，是实现自动驾驶着陆的最后一步。

正如前面提到的，决策系统就像人脑一样，可以控制自动驾驶汽车的速度、方向和灯光。决策系统越智能，自动驾驶汽车的水平就越高。在传统理解中，决策系统涵盖环境预测、动作规划、路径规划、行为决策等。

自动驾驶汽车要想独立完成驾驶过程，仅仅看到路况是不够的，还需要预测未来的路况。因此，决策系统需要完成对环境的预测。环境预测是对交通环境的预测。环境预测不仅限于结合物理规律进行预测，还可以结合物体和周围环境以及积累的历史数据和信息，使感知环境更加可见“宏观”行为预测涵盖了交通参与者的各个方面，如感知车辆、行人等行为预测，通过感知车辆、行人等瞬时动作，可以判断下一步动作，如速度、位置、方向等，可以控制自己完成避免、减速、变道等一系列动作。此外，环境预测还包括对交通信号的预测，包括对限速标志、红绿灯、潮汐车道等交通环境的理解和判断。

动作规划更注重自动驾驶汽车本身。动作规划主要是对自动驾驶的短期甚至瞬时动作进行规划至瞬时动作进行规划，完成转弯、避让、超车等动作。同时，交通的动作规划也是必不可少的，如限速路段的速度控制、红绿灯下的停车/行驶、潮汐车道的车道线路选择等，都需要提前规划。动作规划可以使自动驾驶汽车安全高效地参与交通，使自动驾驶成为现实。

除了动作规划外，自动驾驶汽车还需要完成驾驶路径规划，如从出发地到目的地之间的路径规划，可以选择或设计所需的路径，这是决定自动驾驶汽车如何走的必要环节。路径规划可以让自动驾驶汽车从大方向了解出行过程中需要经过的路段，并根据乘客需求(购物、看电影等)及时进行路径调整。这样自动驾驶汽车不仅可以在出行过程中花费时间。

行为决策落在自动驾驶汽车本身，通过实时位置、速度、方向信息、环境预测交通信息、行动规划路径规划，可以让自动驾驶汽车预测可能的危险和即将需要的行动，让自动驾驶汽车可以调整自己的行动。

自动驾驶决策系统是自动驾驶汽车智能化的直接体现，对自动驾驶汽车的安全起着决定性的作用。因为它承担着自动驾驶汽车的责任“大脑”任务，自动驾驶决策系统也决定了自动驾驶汽车可以达到什么水平标准。在这个阶段，自动驾驶汽车的发展不能受到每个人的赞扬。原因是自动驾驶汽车不能像人类驾驶员那样智能，不能出现“鬼探头”“加塞”在极端交通条件下及时调整自己的动作，也就是说，现阶段自动驾驶汽车并不是“智能”。

在自动驾驶框架、感知、决策、控制三个框架中，感知水平取决于激光雷达、毫米波雷达、车载摄像头等硬件设备，如近视可戴近视眼镜，如自动驾驶汽车感知不准确、不及时，可通过更换技术标准更高的感知硬件，直接提高感知的准确性。控制作为执行端，如果有问题，也可以更换自动驾驶汽车的硬件，以满足需求标准。

与感知系统和控制系统不同，决策系统的技术改进可以通过硬件更换和改进来实现。为了使自动驾驶汽车像人类驾驶汽车一样灵活，决策系统需要大量的深入学习和处理各种紧急情况，这是最困难的。

与感知系统不同，控制系统有明确的文本规定和技术标准。除了灵活处理各种紧急情况外，决策系统还远远不够。为了被消费者接受，决策系统也需要像“人”一样，可以根据“人”思考处理各种突发事件，而这恰是最难的。

随着决策体系的发展、大量数据的“喂养”变得愈发智能，让出行变得更加安全。随着人工智能、深度神经网络和智能网络技术的发展，决策系统将进一步完善。其中，智能网络技术可以将车与车、车与人、车与交通之间信息进行交互，使自动驾驶汽车不仅可以“思考”，还能“交流”，可以让自动驾驶汽车提前判断交通路况，提前了解交通环境的变化，使驾驶更加智能化，这也导致了智能网络技术的进一步推崇。

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