自动驾驶综述|定位、感知、规划常见算法汇总
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该自驾汽车自动驾驶系统的架构主要包含感知模块和决策单元。该系统的感知模块主要由多个子模块构成，并承担定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘以及交通信号识别等功能。与此同时，在决策单元中也设置了多个处理事务的子单元来管理路径规划、行为选择、运动规划和控制等事务
一、自动驾驶汽车体系结构概述
该段落介绍了自动驾驶汽车自动化系统的典型架构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评估；这种描述有助于理解各组件之间的相互作用和整体功能。
下图呈现了自动驾驶汽车系统的典型模块架构。
其中感知与决策系统被呈现为不同颜色的模块集合。
感知与决策系统负责利用车载传感器收集数据，
包括光探测与测距(LIDAR)、无线电探测与测距(Radar)、摄像头，
全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)以及里程计，
并基于上述提到的相关先验知识进行决策。
决策系统的主要职责是将车辆从起始位置引导至用户指定的目标位置，并对整个导航过程中的各种因素进行综合考量。同时兼顾车辆运行状态、环境内部特征以及交通法规与乘客舒适度等方面的因素。为了实现全局路径规划并确保导航准确性，在进行全局路径规划时，系统必须准确了解车辆在环境中的具体位置信息。该系统的组成部分包括定位器模块与路径规划算法等核心单元：其中定位器模块通过分析预先绘制的静态地图数据来评估车辆的姿态、线速度和角速度等关键参数；此外，在自动驾驶系统启动前进行自动化计算；通常依赖于自动驾驶汽车自身的传感器数据；然而，在某些情况下需要人工标注（如人行横道或红绿灯区域）或进行编辑操作（例如去除传感器捕捉到的非静态物体）。此外，在复杂的动态环境中，自动驾驶系统还可以灵活运用多种离线地图数据源以提高导航效率与准确性
定位模块通过接收离线地图、传感器数据以及平台里程计等信息源来计算自动驾驶汽车的状态。值得注意的是，在某些情况下 GPS 可能有助于定位控制器的处理过程；然而由于树木、建筑物以及隧道等环境因素导致的干扰使得 GPS 定位结果并不可靠；单独依赖 GPS 在城市环境中进行定位仍显不足。映射器模块通过接收离线地图信息以及当前状态数据来构建在线地图。该在线地图通常整合了离线地图中的原始信息以及基于传感器数据和实时状态计算得到的网格图。为了实现对在线 maps 中移动物体的有效检测与清除功能，则通常采用移动目标跟踪技术或 MOT 方案
该系统中的行为选择器模块主要负责基于当前行车状况自动确定并执行最佳驾驶策略。例如，在道路车道保持、交叉路口通行以及红绿灯变道等功能中展现出良好的控制性能。该模块能够根据实时监测到的道路环境信息动态调整行驶策略，并在预设的安全时间窗口内有效规避潜在碰撞风险。随后由运动规划模块对预设的目标点进行最优路径计算，在确保满足车辆动力学特性的同时实现平滑、舒适的行驶体验。
二、感知模块
在该部分中, 我们深入探讨了文献中所提出的人类自动驾驶汽车感知系统的关键方法, 其核心包含定位技术、离线障碍物建模以及动态环境的地图构建. 这些核心技术还包括移动障碍物追踪系统和基于视觉的交通信号检测系统与识别算法.
定位模块负责估计自动驾驶汽车相对于地图或道路的姿态（位置和方向）（例如，由路缘或道路标记表示）。大多数通用定位子系统都是基于GPS的。然而，总的来说，它们不适用于城市自动驾驶汽车，因为GPS信号不能保证在封闭区域，如树下、城市峡谷（被大型建筑物包围的道路）或隧道中。文献中提出了各种不依赖GPS的定位方法。它们主要分为三类：基于激光雷达的、基于激光雷达加相机的和基于相机的。基于激光雷达的定位方法完全依赖于激光雷达传感器，具有测量精度高、处理方便等优点。然而，尽管激光雷达行业努力降低生产成本，但与相机相比，它仍然有很高的价格。在典型的基于LIDAR+camera的定位方法中，LIDAR数据仅用于建立地图，并使用相机数据估计自动驾驶汽车相对于地图的位置，从而降低了成本。基于摄像机的定位方法是廉价和方便的，尽管通常不太精确和可靠。
1.定位
(1)基于激光雷达的定位
该系统开发了一种结合三维点配准算法的多层自适应蒙特卡罗定位（ML-AMCL）方法用于汽车姿态估计。研究者从三维激光雷达获取水平层数据并使用独立的AMCL实例将这些层与基于三维点注册算法构建的点云地图的二维投影进行精确对齐。对于每个姿态估计结果进行了严格的一致性验证以确保数据可靠性。系统将一致的姿态估计结果整合到最终估计中以提高精度。该方法通过实际测试验证其有效性在GPS基准下位置估计误差为0.25米然而由于存储成本问题三维地图并不经济Veronese团队提出了一种基于MCL算法的地图定位方法该方法通过二维在线栅格地图与二维离线栅格地图之间的对比校正了粒子的姿态如图所示该系统评估了两种地图匹配距离函数一种是对改进后的基于栅格似然场的距离另一种是高维向量间的自适应余弦距离比较结果显示采用余弦距离函数的方法能够实现稳定的100Hz工作频率并且具有较小的横向和纵向误差分别为0.13米和0.26米
(2)激光雷达和相机方式定位
一些方法利用激光雷达获取的数据构建地图，并通过摄像头捕捉的信息来推断自动驾驶汽车在地图中的位置。Xu团队开发了一种结合立体图像和三维点云的地图匹配定位系统。生成的地图来源于特定的数据源：其中包括几何信息（如经纬度坐标以及高度数据），这些信息还整合了来自里程表、RTK-GPS以及2D激光雷达扫描仪的数据集。该系统通过将车辆全局坐标系转换为 camera 坐标系来实现这一目标，并从中分离出深度信息与强度特征。基于MCL算法框架设计的定位方案能够通过对比车辆获取的深度与强度信息与其环境中预建的三维点云模型来估算自身位置参数。经过多组真实场景测试后发现定位精度达到0.08米至0.25米之间误差范围。另一种方法 VIS16则专注于自驾车在不同季节下的环境感知能力提升：它采用基于地面分类的方法并结合多源传感器数据进行实时处理以提高导航精度。
(3)基于相机的定位方式
一些方法主要依赖于通过摄像头获取的数据来确定自动驾驶汽车的位置。
一些方法则采用特征地图构建策略来辅助定位过程
一些其他创新性的定位技术也在不断涌现
2.离线障碍物地图
离线障碍物地图子系统承担自动驾驶汽车环境中障碍物地图的计算任务。该子系统对于确保自主车辆在公共道路上安全行驶、避免与障碍物（包括路标和路缘等）发生碰撞具有重要意义。障碍地图存储了与汽车可能或不可能导航的位置信息，并明确区分自由（可穿越）空间和被占用的空间。为了确保车辆始终处于可通行区域，障碍物地图是由传感器数据收集阶段生成的，并在后续自主操作阶段中持续更新和应用。状态空间的表征方式通常分为两种不同的方式：一种是拓扑表示法，在此方法中状态空间被建模为一个图结构；另一种则是度量表示法，在这种表示中状态空间被划分为均匀间隔的小单元体。值得注意的是，在度量表示法中对位置特性的细化程度往往高于拓扑方法；这种差异使得度量模型在精确性和适用性方面具有显著优势
3.道路建模
道路地图子系统负责处理车辆周围道路及车道的数据，并将其表示为具有几何特性和拓扑关系的地图数据集。道路制图子系统的功能包括地图数据的生成与管理。
1） 道路图表示与障碍地图一样，道路图通常区分为度量地图和拓扑地图。
该度量表示采用一种简单的网格图模型来描述路线图。具体而言，该模型将环境划分为固定尺寸的单元矩阵，并记录了每个单元格是否属于某条道路的信息。尽管这种表示方法直观易懂，但在移动成本具有全局一致性的情况下可能会导致不必要的内存占用和计算开销。为了提高效率，研究者提出了一种基于路线点序列的方法作为替代方案。这种序列既可以手动定义也可以从原始网格地图中自动提取。以2005年DARPA大挑战为例，在自主车辆运行路径规划中提出了基于RDDF（Route Data Definition File）的方法。RDDF是一种格式化的文件格式，用于详细记录航路点坐标及相关信息（包括纬度、经度、横向偏移量和速度参数）。IARA团队开发了一种称为IARA的道路导航算法系统（IARA Navigation Algorithm），其通过融合道路网格图和RDDF路径数据实现了城市道路车道位置及特性推断功能（如图所示）。在该系统中，默认采用0.2×0.2米的正方形单元格划分环境区域，并对属于车道的道路单元格赋予非零编码值。具体来说，在1到16之间的编码值代表了单元格到车道中心的距离（相对距离）以及车道标记类型（断开线、实心线或无标记线）。通过奖励靠近车道中心的位置单元格的方法能够自动从原始网格地图中提取有效的航路点序列（间距为0.5米）。最终，在联邦圣埃斯皮里托大学主校区环绕形道路上完成了长达3.7公里的连续自主测试
b） 拓扑表示路线图的一种更复杂的表示是拓扑图，它将环境描述为一个图形模型，其中顶点表示位置，边表示它们之间的拓扑关系。拓扑图可以包含更复杂的信息，包括多车道、车道交叉口和车道合并。针对2007年DARPA城市挑战赛，提出了路线网络定义文件（RNDF），这是一个拓扑图，定义为指定无人驾驶汽车运行路段的格式化文件。根据该文件，道路网络包括一个或多个路段，每个路段包括一个或多个车道。路段的特征是车道数、街道名称和速度限制。车道的特征是车道的宽度、车道标线和一组航路点。车道之间的连接以出口和入口航路点为特征。厄姆森等人。URM08使用RNDF的图表模型作为自动驾驶汽车的老板（卡内基梅隆大学的汽车在2007年DARPA城市挑战赛中获得第一名）。图中的每个节点表示一个航路点，方向边缘表示将该节点连接到它可以到达的所有其他航路点的车道。基于多个因素的组合，将成本分配给边缘，这些因素包括穿过与边缘相关联的车道的预期时间、车道长度和环境的复杂性。Ramm等人。[RAM11]提出了OpenStreetMap（OSM），它使用节点、方式和关系这三个基本体用拓扑图来建模环境。节点表示地理点，方式表示节点列表（多段线），关系由任意数量的成员组成，这些成员可以是三种类型中的任何一种，并且具有指定的角色。其他道路特性（如行驶方向和车道数）作为元素的特性给出。Bender等人。BEN14提出了一个高度详细的拓扑路线图，称为lanelet地图，用于自动车辆泊位。lanelet地图包括道路的几何和拓扑特征，如道路、车道和交叉口，使用原子互联的可驾驶路段，称为lanelets，如下图所示。lanelet的几何图形由左边界和右边界定义，每个边界对应一个点列表（多段线）。此表示隐式定义每个车道的宽度和形状及其驾驶方向。lanelet的邻接构成一个加权有向图，其中每个lanelet表示一个顶点，lanelet的长度表示其出边的权重。其他元素描述了限制条件，如速度限制和交通规则，如交叉口和合并权。lanelet地图在历史悠久的Bertha-Benz纪念路线上进行了103公里的自动测试。高清地图（HD-maps）是为无人驾驶汽车提供动力的新一代拓扑地图。高清地图具有厘米级的高精度，包含丰富的信息，如车道位置、道路边界和道路曲率。由于创建高清地图的成本很高，因此有一些平台可以作为服务提供高清地图。Dharia对顶级供应商进行了评估和排名，分别是Google、HERE、TomTom和Apple。
**2） 路线图创建 采用从航空图像中提取道路形状的手动注释作为路线图创建的基础是最简单的方法。然而，在大型城市道路网的情景下,大量的手工操作可能使得人工标注变得不切实际. 因此,研究者们开发了一种基于航空图像自动生成路线图的方法.
Urmson等采用了从航空图像中提取的道路形状的手动标注, 旨在为自动驾驶汽车的操作界面生成相应的道路图. 局部道路形状具有较高的准确性, 但受航拍图像分辨率与全局定位精度的影响, 整体位置精度相对较低. 为此, 他们采用了基于位置滤波的方法来处理道路模型误差. Bender等研究者则基于lanelet地图的所有元素与属性进行了手动标注工作. 基于OSM数据格式配合Java OSM编辑工具, 以虚拟顶视图为基础构建了Lanelet注释的基础框架.
b） 从航空图像自动生成路线图的方法种类繁多。韦格纳等研究者借助高阶条件随机场（CRF）模型，在将图像划分为超级像素并构建连接这些超级像素节点的道路网络拓扑的基础上模拟了道路网络的空间结构特征。Mnih和Hinton则采用卷积神经网络（CNN）架构来识别路段边界区域。作为道路分割的重要辅助任务之一，在俯视图或正视图中检测车道线具有重要的实用价值。Aeberhard等人针对宝马公司的自动驾驶汽车系统开发了地面栅格地图模型，在该模型中每个栅格单元表示具有高反射率的地表位置的概率分布情况。为准确提取道路边界信息和实现道路边缘检测功能，在该系统中采用了基于二次多项式拟合的道路边界模型提取方法，并将此与数字地图进行融合处理以提高环境感知能力层次。数字地图主要由两个功能层构成：语义几何层和定位层两大类核心功能模块组成。其中语义几何层集成了车道道别、车道连通性等多种高层次语义信息描述要素；定位层则整合了车道标线识别、道路边界提取等功能模块，并与GPS定位系统及车辆里程计配合使用以实现车辆状态信息与地图空间位置关系的有效匹配。
Lee等人还采用了激光雷达处理数据来实现车道标记和摄像机图像的检测，以避免由于车道划分不明确而导致的安全隐患。道路上的车道标记设计成能够在夜间与前照灯配合使用具有强烈反光效果的特殊涂层材料。这种特性使得激光雷达能够有效识别道路标记，在光照条件变化（如雨天或阴影区域）的情况下依然保持准确性。基于摄像机获取的图像进行车道标线检测的技术其实在易受干扰的情况下（如背光和低光环境）表现不佳。该方法已在韩国首尔沿路2公里的道路测试中取得了成功应用效果。Carneiro等人则利用深度神经网络（DNN）来推断自主车辆IARA水平信号不良或无信号状态下的车道位置及相关属性信息。DNN通过对LIDAR缓解栅格地图进行分割处理并赋予非零代码（1至16）来标识属于车道的道路单元格区域这些单元格分别代表了到车道中心的相对距离以及 lane markings 的类型信息。通过利用包含数十公里道路标线的数据集对DNN进行了充分训练从而使其具备满足IARA实际需求所需的高精度定位能力。值得注意的是道路分割结果并不直接提供路线图而是定义地图单元是否属于道路部分这一特性要求必须建立一个复杂的后处理流水线才能实现对路线图的有效解释提取拓扑结构并构建完整的路线规划系统。巴斯塔尼等人则提出了可以直接从CNN输出路网图而无需依赖中间层图像表示的道路追踪方法这种方法通过迭代式的图形构建过程每次添加一条单独的道路段并由CNN决定下一步应添加哪条新的路段段落之间以连续的方式连接形成完整的路网系统结构。经过对15个城市合计24平方公里区域的大规模遥感影像进行一一对应匹配检验平均误差控制在5%以内
4.移动物体跟踪
该自动驾驶汽车运动目标跟踪系统（ MOT 子系统 ），亦称作 多目标检测与跟踪系统 DATMO ，主要负责 在自动驾驶汽车周围环境中 检测与追踪 动态障碍物的姿态 。该系统 在实现 自动驾驶汽车做出决策 和 避免与潜在移动物体发生碰撞方面 发挥着至关重要的作用 。随着时间流逝 ，动态障碍物的位置通常 基于 测距传感器 如 激光雷达 与雷达 或者 立体相机捕获的数据来进行估算 。 单目摄像头获取的画面提供了丰富的视觉信息 ，从而有助于改进运动障碍物的存在假定 。 当前针对传感器测量存在的不确定性 ，研究者们主要利用 Bayes 滤波器 如 Kalman 滤波器 与粒子滤波器来进行状态预测 。 MOT 方法学研究主要包括六种类型 包括 经典型 基于物理模型的方法 基于立体视觉的方法 基于栅格地图的方法 基于多传感器融合的方法以及基于深度学习的方法
(1)Traditional BasedMOT
现有的MOT方法主要包含三个关键环节：数据分割、数据关联以及滤波。具体而言，在数据分割阶段，“通过聚类分析或模式识别技术对传感器采集的数据进行系统性地划分”。这一过程旨在实现对多源复杂环境下的目标特征提取与组织。“在此基础上，在数据匹配阶段中，“基于现有技术对获取的数据段进行精确识别并与移动障碍物目标建立关联关系”。最后，在滤波阶段，“针对每个目标个体，“采用加权平均计算的方法来估算其位置坐标；随后，“运用卡尔曼滤波算法或粒子滤波器来进行动态更新以提高定位精度”。
(2)Model Based MOT
该方法通过传感器数据直接推导出结果，并结合传感器物理特性和物体几何特性进行分析。采用非参数滤波技术（例如粒子滤波算法）提高定位精度。无需进行数据分割或建立关联关系，在这种情况下，物体几何特性自动将观测数据映射至目标位置。
(3)Stereo VisionBased MOT
基于立体视觉的方法依赖于提供给系统的颜色和深度信息来解析环境中的运动障碍物。Ess等人提出了一种障碍物检测与识别方案,该方案仅依赖于前视立体摄像机同步采集的视频序列。他们的研究重点在于基于行人探测器与车辆探测器每帧输出结果进行障碍物追踪工作。在障碍物检测环节,他们采用了带有方向梯度直方图（HOG）特征的支持向量机（SVM）分类器,将每个图像区域划分为障碍物或非障碍物类别。针对障碍物追踪问题,他们采用了假设与验证策略,将一组轨迹拟合到可能存在的障碍物上,以确保这些轨迹具有较高的后验概率。候选轨迹集合由扩展卡尔曼滤波器（EKFs）生成,这些EKFs需先通过障碍物检测初始化后才能运行良好。最终系统仅保留一组既能解释过去观测又能解释当前观测且无内部冲突的轨迹作为最优解。针对多目标跟踪问题（MOT）,研究团队采用了半全局匹配（SGM）方法从立体图像对中重构出密集视差图像。在三维空间中,所有障碍物被建模为垂直方向的薄矩形块体（称为超级像素或stixels）。通过卡尔曼滤波器追踪随时间演变的stixel状态参数。最后通过空间邻近关系、形状特征及运动学特性将stixel分割为静态背景与动态物体类别。基于时空分析的结果,研究团队提出了一个基于外观特征检测与识别的新方案,该方案采用行人与车辆特定类别模型作为分类基准,从而显著提升了视觉感知算法的鲁棒性
实时识别的主要包含三个阶段：感兴趣区域（ROI）、障碍物分类以及目标跟踪。陈等人采用了半局部匹配算法从立体图像对来计算视差图。借助视差图的帮助,基于简单线性迭代聚类得到的图像分割边界的类型被划分为共面边界的类型、转折边界的类型以及遮挡边界的类型。通过改进型随机样本一致性的(RANSAC)算法,在自身体动估计的过程中确定了运动点的位置或信息。最后,在分析不同类型的边界及其对应的运动特征之后,在图像中应用超像素合并的方法提取出所有的动态障碍物信息
(4)Grid Map BasedMOT
采用栅格地图方法首先生成动态环境的占栅图。在完成占栅图构建后依次实施数据分割、关联以及过滤处理流程,从而实现场景对象级别的精确描述。Nguyễn等人开发了一种基于网格结构的立体摄像机运动目标检测和追踪算法。该算法着重于对行人的检测与追踪,通过从立体图像对中重建三维空间点来实现这一目标。随后,利用逆传感器模型,计算并估计网格单元中每个体素单元被占用的概率值。接着,采用分层分割策略,根据相邻单元之间的区域距离将网格划分为若干独立区域段落。最后,通过交互式多模型（IMM）方法对移动物体进行持续追踪,并将其划分为多个层状结构进行分析。对于每一层中的几何特征提取结果,进一步将移动物体分类识别为行人、自行车、汽车或公共交通工具等已知类别
(5)Sensor FusionBased MOT
基于多源传感器融合的技术能够整合来自不同传感器（如激光雷达、雷达和相机）的数据特征，并深入挖掘各传感器的独特优势以提升环境感知能力
(6)Deep LearningBased MOT
该系统通过深度学习方法依赖于深度神经网络来识别运动中的障碍物及其空间几何特性，并根据实时摄像头获取的数据预测其后续动态。
5、交通信号检测与识别
该子系统承担着对交通规则中定义的各类标志进行检测和识别的任务，并通过准确获取这些信息数据来指导车辆运行决策过程。涉及的领域非常广泛，在本研究中我们重点将深入探讨三个核心方向：一是智能驾驶汽车所依赖的主要信号设备；二是复杂道路场景下的标志标识体系；三是自动驾驶汽车周围环境中的路面标记规律。
(1)Traffic LightDetection and Recognition
红绿灯检测与识别涵盖汽车周围环境中多个红绿灯位置（如图像中标注）及其状态（红色、绿色、黄色）的探测与分类过程。文献研究者们提出多种交通信号灯探测与识别方法。为了节省时间我们集中回顾最新相关算法。交通信号灯探测与识别主要可分为两类：基于模型与基于学习的方法。这些信号灯具备明确结构特征：普通红绿灯包含三个独立光源（每个对应一种颜色）及清晰形状设计。早期基于模型方法依赖于人工提取特征旨在利用人类掌握的颜色与形状信息构建物体探测/识别模型。然而当某些严格的假设未被满足时上述方法存在局限性为此提出综合运用多类特征以增强鲁棒性例如构建一个多特征系统整合颜色分割、形状/结构黑盒检测及地理信息辅助应用等以提升性能但在预期场景下应用较为受限然而这种方法仍存在不足因为现有方案普遍面临过拟合问题尤其是当存在过度曝光遮挡非标准安装等情况时效果会大打折扣因此研究者转而探讨基于学习方法这一新方向在该领域传统机器学习方式主要通过经验知识驱动模式构建而深度学习则通过数据驱动自适应优化两者各有优劣
(2)Traffic SignDetection and Recognition
该领域主要涉及对环境中的交通标志位置进行识别并分类归档（具体类别包括限速标识、停车标识以及行人优先标识等）。相较于基于传统模型的方法，在智能学习框架下所提出的算法不仅实现了性能上的超越还获得了显著提升。伴随着深度学习技术在通用计算机视觉问题领域的蓬勃发展，在GTSRB以及BTS两个数据集上的应用均取得了卓越成果，在各自的任务评估指标中分别获得了F₁值高达99.71%及98.86%。
(3)Pavement MarkingDetection and Recognition
该系统能够实现对地面标记物位置的精确探测，并具备对各类标记物类别（涵盖车道标记物、地面标记物以及信息提示标志物等）的判别能力。
大多数研究往往仅专注于单一类型的路面标线处理工作
三、决策模块
在本节内容里, 我们计划对文献中报道的自动驾驶汽车决策系统的相关技术进行深入研究, 包括路径规划、决策机制、运动规划以及控制系统。
1、RoutePlanning
该子系统负责通过道路网络计算自驾车从初始位置至用户指定的目标位置所需路径。可以用加权有向图表示道路网结构；其中每条边的权重代表行驶某条路段所需的代价。问题转化为在加权有向图中寻找最短路径的问题即为求解最优行驶路线的过程。尽管如此 但对于大规模的道路网格 Dijkstra 和 A* 算法由于其较高的计算复杂度仍无法满足实时性要求。过去十年间 基于路线规划的道路网格算法已取得显著性能提升 新开发出的算法能够在毫秒级别内完成行驶方向计算 从而显著提升了效率与实时性之间的平衡点。这些方法在查询时间预处理时间空间利用率以及对输入变化适应性等方面形成了多维度的技术方案 它们主要可分为五类：基于目标导向 基于分离符 基于层次化 基于有限跳数以及组合型方法。
(1)Goal-DirectedTechniques
目标导向技术通过跳过非目标方向上的节点来优化源节点到目标节点的搜索路径。A算法是解决最短路径问题的经典方法。与Dijkstra方法相比，在每个节点上使用了一个更为紧致的距离估计。该优势使得A能够在搜索过程中优先探索接近目标节点的区域从而显著提高效率。ALT（A* Landmarks and Triangle Inequality）算法通过引入关键地标节点来增强搜索效率。在预处理阶段计算了各个地标与其周围节点之间的距离信息；而在查询阶段则结合三角不等式原理快速估算出各节点到目标的最优下界距离这一过程能够有效提升查询速度并保证结果正确性。另一个重要的目标导向算法是弧标记法（Arc Flags）。该方法在构建索引的过程中将网络划分为若干单元区域每个单元内具有少量边界节点且结构均衡均匀。通过从边界节点向外扩展最短路径树并在树中的每条边设置标记信息从而实现了对冗余搜索空间的有效剪枝这一特性使得弧标记法能够在快速定位时获得最优路径但其前期数据索引建设的时间成本相对较高
(2)Separator-BasedTechniques
采用了更为精细的方法对基线模型进行了优化设计，并在此过程中引入了一种新的分割策略——特征维基分割法。这种策略能够有效地降低系统资源消耗的同时又能保证系统的稳定运行效率。在具体实现过程中我们主要关注以下几个方面：首先我们实现了特征维基分割功能；其次我们优化了数据存储格式；最后我们提升了整体性能表现。
该算法基于弧分隔符，并利用边界分隔符将图划分为均衡单元。其目标是最小化连接不同单元边界顶点所需的切割边数量。预处理阶段将构建覆盖子图中的快速通道以便于后续操作，并确保各单元内部边界顶点间的最短路径距离得以保持。CRP（可定制路线规划）算法DEL15旨在适应现实道路网络的特点，在处理转弯成本方面具有独特优势，并能快速更新执行成本函数以满足动态需求。预处理阶段分为两个主要步骤：首先构建多层次分区结构及其拓扑关系；其次通过自顶向下并行计算各团边的成本从而完成整体优化。
(3)HierarchicalTechniques
该层次技术基于道路网络的固有分层结构进行设计与实现。其中主要道路（如公路）构成一个小规模的主干子网，在整个网络中扮演着连接各区域的重要角色。查询算法在处理远端节点对时会集中关注子网内部的关键节点，在预处理阶段通过分析真实存在的最短路径结构评估顶点和边的重要性程度。CH（压缩层级）方法是一种分层优化技术，在构建快速路径时会跳过那些对整体路径影响较小的关键节点。该方法通过反复执行节点压缩操作，在确保最短路径唯一性的前提下实现了对复杂图数据的有效简化与快速搜索能力。REACH算法则采用分层策略，在预处理阶段计算每个节点对应的REACH值作为其中心度指标，并在后续查询过程中利用这些指标来优化基于Dijkstra算法的双向搜索效率。设P是从源节点s出发经过中间节点v到达目标节点t的一条最短路径，则v相对于P的位置参数r(v,P)定义为min{d(s,v), d(v,t)}。
(4)Bounded-HopTechniques
有界跳技术借助向图中引入一些虚拟捷径来进行预设特定顶点对间的最短路径计算。鉴于预先为所有顶点对计算其间距离在处理大规模网络时效率极低（尤其是当节点数量庞大时），有界跳技术的主要目标在于在跳跃次数极为有限的情况下找到任意一对节点之间的一条有效路径。
(5)算法的结合
这些技术均可整合到基于不同图形特性的混合算法中。该算法整合了REACH与ALT。该类型之实现在融合快速路径计算及多层次弧标志方面表现突出。SHARC型之实现在融合快速路径计算及多层次弧标志方面表现突出，并已取得显著成果[BAU09]。CHASE型之实现在综合运用CH与多层次弧标志方面取得显著成果[BAU10]。TNR+AF型之实现在融合快速路径计算及多层次弧标志方面取得显著成果[BAU11]。PHAST型之实现在同时运行多种组件并实现性能优化方面具备灵活性，在多核CPU及GPU上可同时运行多种组件并实现性能优化，并已取得显著成果[BAU12]？巴斯特等人提出了一种基于上述路线规划技术的新方法？通过构建基于欧洲大陆典型规模简化的基准网络模型以及采用现实世界道路数据作为补充资料？对本研究涉及的各种路线规划方法进行了系统性测试分析？
2.MotionPlanning
运动规划子系统承担计算从自动驾驶汽车当前状态至行为选择子系统定义之下一个局部目标状态路径或轨迹的责任。该方案实施局部驾驶行为并遵循汽车运动学及动力学限制确保乘客乘坐舒适同时可动态感知并避让环境中的静态物体以及移动障碍物。
运动规划包括路径和轨迹两种形式。由一系列汽车状态构成的路径，并未涉及其如何随着时间的变化而演变。该任务可能由行为选择子系统或其他相关模块完成（例如行为选择子系统）。另一方面，在速度剖面中被定义为与曲率及接近障碍物相关的函数。而轨迹则明确描述了汽车状态在时间上的演变过程。
(1)Path Planning
路径规划涉及从当前状态到目标状态计算出一系列可能的状态。这些计算不涉及对汽车随时间状态变化的详细建模。路径规划主要包含两种方法：基于图搜索和基于插值曲线。其中，在车辆处于静止状态下使用脱机获取全局地图来计算全局路径；而实时获取周围动态环境数据并生成局部路径，则可确保车辆能够有效避开动态障碍物。两种方法的主要区别在于处理静态与动态环境的方式不同：前者针对预先确定的地图信息设计算法；后者则根据实时数据进行调整以应对未知障碍物。
(2)轨迹规划
轨迹规划涉及自动驾驶汽车的状态转移过程分析与优化设计。其核心任务是通过生成一系列连续动作序列来实现系统状态从初始到目标状态的有效转变，并在此过程中对动态环境进行实时感知与响应。在实现这一目标的过程中，主要采用了以下四种基本方法：一是通过建立复杂度可控的状态空间模型实现路径寻优；二是采用随机采样策略以提高搜索效率；三是运用精确插值技术以确保运动平滑性；四是借助数值计算算法对最优控制方案进行求解和验证。
(3)Control
在自动驾驶技术领域中，默认的人工干预下通过自动化装置实现的过程称为自动控制系统它是通过一系列机制实现对过程的监控与调节的一种理论基础。最简单的自动控制系统通常包括一个将实际输出与预期目标进行对比并根据偏差作出相应调整的子系统这种调节机制能够帮助系统维持稳定状态即使在外界干扰存在的情况下也能保持预定的目标状态。在自主移动车辆中自动控制系统主要应用于路径规划与执行层面其中路径规划系统则通过动态调整策略来维持车辆轨迹的一致性而执行层面则负责根据预先设定好的动作指令精确地操作转向油门和制动等装置以确保车辆按照计划行驶。值得注意的是尽管两者均属于自动控制系统但为了便于区分我们通常将前者称作路径跟踪系统而后者则被称为执行驱动系统以明确两者的功能定位差异
以上改写遵循以下原则：1. 保留了原文的核心含义2. 通过重新组织语言结构使表达更加丰富3. 增加了一些必要的修饰词以提升文本的专业性和完整性4. 避免了对原意的任何偏差同时保证了逻辑连贯性
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