自動駕駛原理中的路徑規劃是如何進行的？

自動駕駛原理中的路徑規劃，是在環境模型基礎上，從起始點規劃出能安全抵達目標點且無碰撞的有效路徑。其主要涉及建立環境地圖，像度量地圖表示法和拓撲地圖表示法等，將環境劃分為障礙與自由區域。同時，要選擇合適算法，如基于采樣的概率圖算法PRM 、快速隨機擴展樹算法RRT ，以及基于搜索的Dijkstra算法、A*算法等。如此，車輛便能依據規劃路徑實現自動駕駛。

在路徑規劃的具體操作中，環境地圖的建立至關重要。度量地圖表示法里的幾何表示法，能精確描述環境中物體的幾何形狀和位置關系；空間分解法則把空間劃分成一個個小單元，清晰界定障礙與自由區域，為路徑規劃提供基礎框架。拓撲地圖表示法更側重于描述環境的拓撲結構，用節點和邊來表示不同區域及其連接關系，這種方式對于大規模環境的路徑規劃效率較高。

而路徑搜索算法的選擇，則根據不同的場景和需求。基于采樣的路徑規劃算法，如概率圖算法PRM，通過在環境中隨機采樣點并構建圖結構，找到連接起始點和目標點的路徑，適合復雜環境。快速隨機擴展樹算法RRT則以起始點為根節點，不斷隨機擴展樹結構，直到找到目標點，實時性較好。基于搜索的路徑規劃算法里，Dijkstra算法能在靜態環境中找到全局最短路徑，它通過計算每個節點到起始點的距離，逐步擴展搜索范圍。A*算法在Dijkstra算法基礎上加入了對目標點的啟發信息，更適用于動態環境下的實時路徑規劃。

總之，自動駕駛的路徑規劃通過建立精準的環境地圖，結合合適的搜索算法，綜合考慮各種因素，為車輛規劃出安全、高效的行駛路徑，這是實現自動駕駛不可或缺的核心環節，推動著汽車智能化的不斷發展 。