在当今快速发展的智能驾驶领域，核心算法扮演着至关重要的角色。其中，路径规划与决策逻辑是实现车辆自主行驶的关键技术之一。这两部分不仅决定了车辆如何“思考”和“行动”，还直接影响到系统的安全性、效率以及用户体验。

路径规划：从起点到终点的智能选择

路径规划的核心任务是在复杂的交通环境中为车辆生成一条安全、高效且可行的行驶路线。这一过程通常分为全局路径规划与局部路径规划两个层面。

全局路径规划主要关注宏观层面的路线设计，类似于导航系统中的路径推荐。它基于高精度地图信息，结合出发地与目的地之间的道路网络结构，计算出最优行驶路径。常见的算法包括Dijkstra算法、A*算法等。这些算法通过图搜索的方式，在众多可能的路线中寻找最短或最快捷的路径。

局部路径规划则更注重微观层面的实时调整，例如避让障碍物、车道变换、跟车行驶等。由于实际路况瞬息万变，局部路径规划需要具备高度的灵活性和响应能力。此时，常用的算法包括模型预测控制（MPC）、快速搜索随机树（RRT）及其改进版本如RRT*等。这类方法能够在动态环境中不断更新路径，确保车辆在复杂场景下的平稳运行。

此外，路径规划还需考虑多种约束条件，如车辆动力学限制、交通规则、行人及其他交通参与者的存在等。因此，现代智能驾驶系统往往采用多传感器融合的方式，结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等设备获取环境信息，并将其输入路径规划模块进行处理。

决策逻辑：让车辆“懂规则、会判断”

如果说路径规划是车辆的“路线设计师”，那么决策逻辑就是它的“大脑”。决策系统负责根据当前环境信息、车辆状态以及路径规划结果，做出合理的驾驶行为选择，例如加速、减速、变道、停车等。

决策逻辑的设计通常采用分层结构，主要包括任务级决策、行为级决策和动作级决策三个层次。

任务级决策主要解决“做什么”的问题。例如，是否进入高速公路？是否需要绕行？这一层级通常依赖于高层语义理解，结合交通法规、用户指令及环境感知数据，制定整体行驶策略。

行为级决策则聚焦于“如何做”。在确定了目标之后，系统需要决定具体的行驶行为，如换道、超车、汇入车流等。该层级通常采用状态机或行为树的方式建模，将各种驾驶行为抽象为不同的状态，并根据实时情况切换状态以实现连贯的驾驶操作。

动作级决策是最底层的执行逻辑，负责将行为转化为具体的控制指令，如转向角度、加速度、制动力度等。这部分通常与控制算法紧密耦合，确保车辆能够准确执行上层决策。

为了提升决策的智能化水平，近年来深度学习技术被广泛应用于决策系统中。例如，利用强化学习训练智能体在模拟环境中学习人类驾驶员的行为模式；或者使用端到端神经网络直接从原始感知数据映射到控制信号。这些方法虽然仍处于探索阶段，但已展现出巨大的潜力。

协同优化：路径规划与决策逻辑的融合

尽管路径规划与决策逻辑在功能上有所区分，但在实际应用中它们往往是相互依赖、协同工作的。一方面，路径规划的结果为决策提供了基础依据；另一方面，决策逻辑的输出又会影响路径规划的动态调整。

例如，在遇到前方拥堵时，决策系统可能会选择减速并准备变道，而路径规划则需据此重新计算最优路径，甚至临时调整目的地。这种闭环反馈机制使得整个系统更具适应性和鲁棒性。

同时，随着自动驾驶等级的不断提升，对路径规划与决策逻辑的要求也日益严苛。L3及以上级别的自动驾驶要求系统在无驾驶员干预的情况下完成复杂的城市驾驶任务，这对算法的实时性、准确性与容错能力提出了更高挑战。

综上所述，路径规划与决策逻辑作为智能驾驶系统的核心组成部分，其性能优劣直接关系到整车的智能水平与安全性。未来，随着人工智能、大数据与云计算等技术的持续进步，这两项关键技术有望实现更大突破，推动自动驾驶真正走向成熟与普及。