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自动驾驶汽车的规划分为全局规划和局部规划两种。全局规划是根据获取到的地图信息，规划出一条无碰撞最优路径，以满足特定的行驶条件。局部规划则是根据全局规划，在一些局部环境信息的基础之上，避免碰撞一些未知的障碍物，最终到达目的地的过程。在自动驾驶汽车决策规划中，车辆需要根据环境感知数据和当前状态来做出决策，如选择合适的行驶速度、路径规划、超车、变道、避障等，以确保安全、高效和舒适的驾驶。
深度学习在自动驾驶汽车决策规划中发挥着关键的作用。深度学习模型可以用于预测其他交通参与者（如其他车辆、行人）的行为，包括变道、加速、减速等。这些预测能够帮助自动驾驶车辆更好地理解周围车辆和行人的动态，从而做出合理的决策。深度学习模型可以用于路径规划，根据车辆的当前位置、目的地和环境条件，选择最优的行驶路径。这有助于车辆避开拥堵路段、选择安全路线，并使驾驶更高效。深度学习模型可以用于制定合适的跟车策略，包括与前车的距离维持、速度调节等，以确保安全且平滑的跟车行驶。自动驾驶车辆需要识别并规避障碍物，如其他车辆、行人、障碍物等。深度学习可以帮助车辆做出及时的避障决策，避免潜在的碰撞。深度学习还可以用于交通信号灯的识别和状态预测，从而帮助车辆做出合适的行驶策略，避免违规或浪费时间。
通过深度学习模型的训练和优化，自动驾驶汽车可以更好地理解和适应复杂的交通环境，从而做出合理的决策和规划，确保安全、高效和舒适的驾驶体验。然而，深度学习在决策规划中的应用也面临着一些挑战，比如对于安全性和可靠性的要求，以及对于实时性的考虑。因此，在自动驾驶系统中，需要综合考虑多种技术和算法，以实现稳健和可行的决策规划。
