科普｜关于无人驾驶决策规划方向的干货-科普｜关于无人驾驶决策规划方向的干货

热门回复：

• 易潇草:预测决策从业者也来分享一下：现在业内做到量产的方案主要还是两种思路，一就是基于条件规则式的例如博世的，逻辑跳转条件明确，好处就是可以确保本车是完全遵守交规的，（出事也可以保证我方次责或无责)以及可解释性强，缺点就是天花板低，复杂和极限工况捉襟见肘；第二就是基于经验学习，灌大数据例如特斯拉小鹏，好处是随着优质数据量规模的提升，有希望做出最接近人类思路的决策，缺点就是不可解释，出现的失误或者意外难以解释，只能继续补充数据补充。 做为从业者其实对这行儿还是充满憧憬的，也期待能有突破性地算法创新能给大家多赋赋能。
• 未必不是热爱生活:个人看法，自动驾驶的决策规划应该属于机器人导航规划的一个阿克曼底盘的结构化交通场景应用吧，是不是说难度量级有4~5倍有点儿不太严谨呢，毕竟机器人导航规划应用在不同的场景都有不同的约束和难度，比如多机协作避障导航，crowd navigation，exploration等需要考虑到的约束也很多，复杂程度也很高，尤其其中有一些隐形约束需要人为建模的，难度并不比自动驾驶目前的决策规划要低太多
• Jackiebri:墨墨好有知性美
• Apollo开发者社区:大佬的分享很棒呢~[给心心] 我们的Apollo也是开源共享的 可以来学习一下 对自动驾驶和apollo感兴趣的盆友加vx：apollo_xzs ，可以进入我们官方的社区交流群~
• 大长腿no柯基:up是从业者嘛