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在自动驾驶汽车中，决策规划是一个关键的环节，它根据车辆的感知信息和环境状况做出决策，规划出车辆的行驶路径和行为，以实现预定的目标和任务。决策规划需要综合考虑安全性、效率、舒适性和法规等多个因素，确保车辆能够在不同的交通场景中合理、安全地驾驶。决策规划需要高度复杂的算法和智能决策模型来应对各种交通场景和复杂情况。为了确保车辆在真实世界中安全可靠地行驶，决策规划需要经过大量的仿真测试和实际道路测试，不断优化和改进。
决策规划的主要任务包括路径规划、速度规划、交通行为决策和冲突处理等。路径规划是决策规划的核心部分，它决定车辆的行驶路径。路径规划算法根据车辆的当前位置、目标位置和环境信息，计算出一条安全且符合规则的路径。考虑到不同的场景和交通条件，路径规划可以是全局路径规划（从起点到目标点的整体路径规划）或局部路径规划（针对避障和动态障碍物的路径调整）。速度规划决定车辆的行驶速度。根据当前交通情况、道路条件、障碍物等信息，速度规划算法可以调整车辆的速度，以保持安全距离、避免碰撞，并尽可能地提高行驶效率。车道规划决定车辆在道路上的行驶车道。车道规划算法可以根据交通标志、道路标线和导航目标，将车辆引导至合适的车道。交通行为决策涉及车辆在复杂交通环境中的行为。例如，车辆应该何时加速、减速、换道、超车、停车等。这些决策需要考虑周围车辆的行为和交通规则，以确保车辆在交通流中安全地行驶。决策规划还需要处理可能发生的冲突情况，例如避让其他车辆、避免与行人相撞等。冲突处理算法应确保车辆在冲突情况下能够及时采取安全行动。
