在自动驾驶领域，路径规划和决策系统起着至关重要的作用。它们能够使自动驾驶车辆根据当前环境和目标生成合适的路径，并做出相应的决策，以实现安全、高效的行驶。
路径规划
路径规划是自动驾驶车辆根据当前位置、目标位置和环境信息，寻找一条合适的路径的过程。在Autoware中，路径规划使用了一种基于采样的方法，称为RRT（Rapidly-exploring Random Trees）。
RRT是一种常用的离散路径规划算法，通过随机采样生成一个树状结构，从起点开始逐渐探索周围的空间。在Autoware中，路径搜索就是通过多次随机采样，不断扩展RRT树的结构，直到找到一条通往目标的路径。
除了RRT算法，Autoware还使用了其他一些路径规划方法，如Dijkstra算法、A*算法等，以便在不同场景下选择最适合的路径规划策略。
决策系统
决策系统是自动驾驶车辆根据当前车辆状态和环境信息，做出合理决策的过程。在Autoware中，决策系统被称为Planning。
Planning模块由一系列子模块组成，包括障碍物检测、信号灯检测、停止线检测等。这些子模块对车辆周围的环境进行感知，并生成决策的输入信息。
Autoware使用了一种称为Behavior Tree的决策系统架构。Behavior Tree是一种树状结构，由一系列行为节点和条件节点组成。在Autoware中，行为节点包括前进、停止、转弯等动作，条件节点包括检测到障碍物、检测到红绿灯等条件。
通过不断更新车辆状态和环境信息，并不断评估各个节点的状态，Planning模块能够在车辆前进过程中实时做出相应的决策。
Autoware的路径规划与决策系统结合
在Autoware中，路径规划和决策系统紧密结合，共同实现自动驾驶的任务。
首先，路径规划模块根据当前位置和目标位置生成一条合适的路径。这条路径会在决策系统中作为输入，用于评估各个行为节点的状态和权重。
决策系统会根据车辆状态和环境信息，不断更新路径规划模块的输入，以及评估行为节点的状态。如果出现障碍物或者信号灯等特殊情况，决策系统会相应地调整行为节点的状态，更新路径规划模块生成新的路径。
通过不断的路径规划和决策系统的协作，Autoware能够在实际道路环境中实现自主驾驶。
总结
在自动驾驶技术中，路径规划和决策系统是两个核心模块。路径规划模块用于生成合适的路径，决策系统用于根据当前状态和环境信息做出相应决策。Autoware中的路径规划使用了RRT算法等方法，决策系统使用了Behavior Tree架构。通过路径规划和决策系统的紧密结合，Autoware实现了高效、安全的自动驾驶。
本文来自极简博客，作者：星空下的约定，转载请注明原文链接：Autoware中的路径规划与决策系统详解
