智駕算法是如何實現自動駕駛中的路徑規劃的？

智駕算法實現自動駕駛中的路徑規劃，需經目標設定、環境感知、預測與決策、容錯處理和實時調整等多個步驟。首先明確目標位置與路線，接著依靠傳感器收集環境數據，再據此預測其他道路使用者行為并搜索最優路徑，同時制定冗余和回退策略。在行駛中，根據車輛狀態與環境變化動態調整路徑，以此保障車輛安全、高效地從起點駛向終點 。

在路徑規劃里，又分為全局規劃和局部規劃。全局規劃就像是一場旅行的整體路線規劃，適用于長距離導航，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。它們能夠根據地圖信息等，找到一條相對合理的長距離路徑。

而局部規劃則像是旅行途中遇到突發狀況時的靈活調整。在實時行駛過程中，車輛會面臨各種動態場景，比如突然出現的障礙物等。這時，Lattice Planner、EM Planner 等方法就發揮作用了。Lattice Planner 采用預設動作模式庫，減少了計算負擔，很適合重復性任務；EM Planner 融合多種傳感器數據，引入最大化機制，讓路徑規劃更具魯棒性和準確性。在局部規劃中，還涉及 Frenet 坐標系、軌跡生成、碰撞檢測、代價評估等關鍵步驟，以此確保車輛在復雜動態環境中也能安全行駛。

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