自动驾驶的决策方面涉及多个关键领域和技术，以下是一些速成知识：

1. 感知（Perception）：
   • 自动驾驶汽车依靠传感器（如摄像头、雷达、激光雷达）收集环境信息。
   • 感知系统识别周围的物体（行人、车辆、交通标志等）和环境特征。
2. 定位（Localization）：
   • 通过GPS和高精度地图，车辆确定自身在环境中的位置。
   • 需要与感知数据结合，以提高精度。
3. 预测（Prediction）：
   • 预测其他道路使用者（如行人和车辆）的未来行为。
   • 使用机器学习模型分析历史数据和实时信息进行动态预测。
4. 规划（Planning）：
   • 生成安全的行驶路径，包括选择车道、转弯、避让障碍物等。
   • 规划过程通常分为全局规划（长远目标）和局部规划（短期决策）。
5. 控制（Control）：
   • 根据规划的路径，自动驾驶系统控制车辆的加速、刹车和转向。
   • 需要快速反应以适应实时变化的环境。
6. 决策框架：
   • 常用的决策模型包括基于规则的系统、马尔可夫决策过程（MDP）和强化学习。
   • 决策的复杂性体现在多目标优化和不确定性管理上。
7. 安全与伦理：
   • 自动驾驶必须考虑伦理决策，如在紧急情况下如何选择行动。
   • 安全性和可靠性是设计决策系统的重要因素。

这些要素共同构成了自动驾驶汽车的决策能力，确保它们在复杂环境中安全、有效地导航。