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自动驾驶系统由四大模块组成：感知系统、预测系统、决策规划与控制系统。预测系统负责预测车辆周围交通参与者的未来行为轨迹，包括车辆、行人、骑行者等，其输出为决策规划提供关键输入，直接影响自动驾驶的安全性和平顺性。预测方式分为基于状态预测（物理运动模型和机器学习模型）和基于车道序列预测（概率图模型和深度学习模型）。决策规划层则根据预测结果生成安全、合规、舒适的行驶路径，确保自动驾驶车辆高效运行。控制系统
目前大模型，AI正火热，GPt，DeepSeek等等，曾一度火爆全网，废话少说，大家赶紧学着用起来。
在Apollo星火计划学习笔记——Apollo路径规划算法原理与实践与【Apollo学习笔记】——Planning模块讲到……Stage::Process的函数会依次调用task_list中的TASK，本文将会继续以LaneFollow为例依次介绍其中的TASK部分究竟做了哪些工作。由于个人能力所限，文章可能有纰漏的地方，还请批评斧正。在配置文件中，我们可以看到LaneFollow所需要执行的所有
决策大模型作为新一代人工智能的底层技术，能够赋能智能体（AI agent）在数字世界做出有效决策，也能助力具身机器人在物理世界实现有效决策。它不仅推动了智能体在复杂环境中的自主决策能力，还为多领域应用提供了新的技术思路。
这篇文章详细介绍一下最新的ROS给出的DWA算法的结构，以及各个重要的cost function的含义，帮助你们理解DWA算法的构成。
本文介绍了决策规划框架，解耦和耦合策略
在自动驾驶决策规划算法中，参考线是解决导航路径过长且不平滑问题的关键。通过截取全局路径中的一段较短路径并进行平滑处理，简化了障碍物投影和匹配点的确定，使得规划算法能够在较小的范围内搜索最优路径。参考线的优点在于，较短的参考线投影更容易确定，且经过平滑处理后，路径更加平滑。参考线平滑算法通过代价函数来优化，代价函数包含了与原路径点相似代价、平滑代价和紧凑代价。通过将代价函数写成二次规划的形式，可以求
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