自动驾驶决策系统的核心机制与技术挑战
自动驾驶的决策过程并非单一的行动指令，而是一个多层级的复杂流程。系统首先在行为层确定目标，例如“变道”“左转”或“减速跟车”，随后在轨迹层将该行为转化为一条可执行的路径，最后在控制层由底层控制器执行轨迹跟踪。
这一决策机制必须兼顾多个相互冲突的核心目标：优先确保安全、保障乘坐舒适性、遵守交通法规、提升通行效率，以及在出现问题时具备可追溯性和可解释性。例如，过于保守的行驶策略虽然安全，但可能降低效率；而追求速度的行为则可能带来潜在风险。因此，决策系统本质上是一个在不同目标之间寻求最佳平衡的过程。
主流技术路径：层级结构、优化方法与规则体系
传统上，自动驾驶决策与规划主要依赖“层级结构 + 优化与采样”的技术路线。系统首先根据当前地图信息和交通状况制定合理的策略，比如在交叉路口是“减速等候左转”还是“加速通过”，确保车辆在复杂环境中安全运行。
在轨迹生成方面，常用策略包括采样类和优化类方法。采样方法通过生成多个候选轨迹，综合评估其碰撞风险、舒适性、路径长度与交通规则等维度，最终选择最优解。尽管这种策略直观且便于实现，但在复杂场景下需要大量计算资源，容易导致计算负担过重。
优化方法则将轨迹建模为一个连续函数，运用拉格朗日优化、iLQR（迭代线性二次调节）和MPC（模型预测控制）等数学工具寻找最小代价路径。其中，MPC因其具备动态约束建模能力、可滚动优化的特性，成为工业界广泛应用的主流技术。它能结合未来预测与实时环境变化，提供更可靠的控制输出。
此外，基于规则的方法也被用于提升决策系统的安全性和可解释性。例如Mobileye提出的RSS（责任敏感安全模型）提供了一套数学化的驾驶规则，能够在特定情境下判断何时应采取防御性操作，从而为系统提供可验证的安全保障，是推动“可证明安全”理念的代表性方案。
在许多实际应用中，系统还会引入“监护层”（supervisory safety layer），该模块并不生成轨迹，而是在主控模块可能发生危险动作时进行干预或修正。近年来，学习型模块与基于规则的安全模块相结合的混合架构逐渐成为主流，即在复杂场景中依靠学习模块灵活决策，而在关键环节保留可验证的物理安全逻辑。
近年来的技术演进趋势
近年来，自动驾驶行业呈现出几个显著的技术演进方向。首先，预测与规划之间的界限正在模糊。传统上，感知负责“感知环境”，预测负责“推测未来”，规划负责“生成路径”；而如今，越来越多的研究尝试将世界建模、多主体行为预测和轨迹生成紧密集成，甚至将规划过程纳入统一的学习框架。
Transformer架构因其在时序建模和多主体交互建模方面的优势被广泛采用。例如MTR（Motion Transformer）和AgentFormer等模型展示了Transformer在处理多主体长序列轨迹预测中的高效表现。它们通过自注意力机制捕捉交通参与者之间的动态交互，从而生成更准确、多模态的未来轨迹。
另一个热门方向是将扩散模型（diffusion model）引入轨迹预测与采样生成领域。扩散模型擅长在复杂概率分布中生成高质量样本，能够更好地表达未来轨迹的不确定性，其生成结果通常比传统的高斯混合模型更具多样性。
此外，BEV（Bird’s Eye View，鸟瞰图）视角的引入正在改变感知与决策的处理方式。通过将原始点云、相机或雷达数据转换为车辆周围的俯视图，系统能够更直观地进行空间建模，为后续轨迹优化与路径规划提供统一的坐标框架。
最后，大模型和多模态融合技术正在成为新的研究前沿。部分企业尝试将多模态神经网络用于整合图像、点云、地图数据和历史轨迹，甚至引入语言模型和世界知识辅助决策。例如Waymo与Google合作研发的EMMA模型，旨在通过大规模多模态建模提升系统整体理解能力，但同时也带来了工程化与计算资源方面的挑战。
上述趋势的共同点在于强调“联合建模”和“不确定性建模”。传统系统中各模块独立优化，导致信息在层间压缩和丢失；而新方法通过端到端或半端到端训练框架，减少信息损耗，并借助概率模型保留和利用环境不确定性，从而提升系统在面对多种可能未来时的稳健性。
安全、可验证性与工程化难点
尽管技术不断进步，自动驾驶决策系统仍面临诸多工程和合规挑战。其中，安全与可验证性尤为关键。基于深度学习的决策模型通常被视为“黑盒”，在稀有或极端场景下可能表现出不可预测的行为。为应对这一问题，系统设计中通常会保留可解释模块，或在学习模块之外添加可证明的安全层，如结合CBF（控制屏障函数）技术，确保系统在任何状态下都能满足安全约束。
近年来，将MPC与CBF结合的技术方案在城市驾驶场景中取得了显著进展。该方法在可计算成本范围内提供可验证的安全保障，是“可证明安全”理念的重要实践。
另一个挑战是实时性与计算资源的限制。扩散模型、大型Transformer和多模态模型在计算和内存消耗方面要求较高，而车载系统在功耗、延迟和散热等方面存在硬性约束。为此，行业通常采取混合部署策略：在边缘设备使用轻量化模块进行快速决策，在云端或离线环境中运行大模型进行策略训练与数据增强。
在处理稀有或高风险场景方面，系统需具备较强的适应能力。解决方案包括通过仿真生成极端场景、利用重要性采样或对抗训练提升模型鲁棒性，以及在关键决策环节引入规则化的安全边界。此外，如何对学习系统进行形式化验证仍是当前研究的难点，需要结合可解释AI、安全验证理论与大量仿真测试。
最后，法规与社会接受度也是自动驾驶落地的重要影响因素。决策系统的行为直接关系到责任认定与伦理问题。例如Mobileye的RSS模型虽然提供了数学化的安全标准，但也引发了法律层面的讨论。因此，越来越多的技术方案强调系统透明度与可追溯性，通过决策日志、黑匣子数据记录、回放机制和系统可解释接口，增强用户信任与监管合规性。