Editing 仿生自动驾驶 (section)

== 路径规划与行为控制 ==
自动驾驶车辆在复杂环境中移动，需要规划安全、高效的路径并灵活地执行控制。仿生学为路径规划和行为控制提供了丰富的算法灵感，比如蚁群优化、行为树等，这些算法源于对动物行为的抽象。同时，系统需满足实时性要求并适应不确定环境。

* '''仿生路径规划'''：蚂蚁等群居昆虫能在未知环境中通过信息素标记找到食物到巢穴的最短路径。基于此原理的'''蚁群优化算法(ACO)常用于路径规划优化。ACO通过模拟蚂蚁觅食'''过程的正反馈机制，让一群“虚拟蚂蚁”在地图上随机行走，逐步收敛出一条高信息素浓度的最优路径。对于自动驾驶，全局路径规划可采用蚁群算法在道路网络（或栅格地图）上寻找最优路线 (Path-Planning Strategy: Adaptive Ant Colony Optimization Combined with an Enhanced Dynamic Window Approach)。研究表明，改进的蚁群算法能显著缩短路径长度并加快收敛，使全局路径规划更高效 (Path-Planning Strategy: Adaptive Ant Colony Optimization Combined with an Enhanced Dynamic Window Approach)。例如，有人将蚁群算法与'''动态窗口法(DWA)结合：利用蚁群全局寻路，同时用DWA处理局部动态避障，两者融合可以实现在复杂动态环境下的安全导航 (Path-Planning Strategy: Adaptive Ant Colony Optimization Combined with an Enhanced Dynamic Window Approach) (Path-Planning Strategy: Adaptive Ant Colony Optimization Combined with an Enhanced Dynamic Window Approach)。当环境发生变化（出现新的障碍），一些改进的蚁群算法（如文献中的RACO）会引入安全距离等规则来重新调整路径，相当于模拟了蚁群遇到障碍绕行'''的行为 (Path-Planning Strategy: Adaptive Ant Colony Optimization Combined with an Enhanced Dynamic Window Approach)。除了蚁群，其他'''群体智能'''算法如粒子群优化(PSO)、蜂群算法等也可用于路径规划优化，它们分别仿效鸟群和蜂群的集体协同行为，能够在多目标（最短路径、最低能耗等）规划中取得良好效果。
* '''行为决策与行为树'''：自动驾驶行为决策可以看作序列决策问题，包括车道保持、变道超车、避让行人等一系列动作选择。'''行为树（Behavior Tree, BT）是一种源自游戏AI的决策建模工具，因其模块化和层次化结构，被认为是构建可靠自动驾驶决策的有力候选 ()。行为树通过树状节点组织各种行为及其触发条件，叶节点是基本动作（如“减速”、“转向”），中间节点根据条件和优先级选择行为分支。与传统有限状态机(FSM)相比，行为树更易扩展和维护，对于复杂场景下的决策具有清晰的层次逻辑 ()。近年来，机器人领域对BT的研究增多，自动驾驶与机器人决策有许多共通之处，因此行为树被引入无人车决策架构 ()。例如，可以构建一个行为树来处理城市驾驶：根节点判断是否有碰撞风险，如果是则转到“避障”子树，否则执行“正常行驶”子树；在“避障”子树中，又根据障碍类型调用不同的规避策略节点。这样的层次结构使决策过程像动物行为的分层控制'''——高级目标（安全抵达目的地）通过一系列子行为（转弯、减速、变道）来实现，每个子行为都有清晰的触发条件。行为树的优势在于'''直观可解释'''且'''易于修改'''，开发者可以像搭建乐高一样添加或调整行为模块，而不会破坏整体结构的正确性 ()。很多开源自动驾驶项目和竞赛团队已开始尝试用行为树来设计决策模块，以增强系统在复杂场景下的可靠性和可调试性。
* '''实时路径规划'''：自动驾驶路径规划需要满足实时性，因为环境是动态变化的。仿生学启示我们采用'''快速迭代'''和'''并行处理'''的策略。自然界中，动物往往不会一次性规划完整路径，而是边走边感知、不断修正路线。例如，人穿过拥挤人群时会随时调整步伐路线。对应地，自动驾驶采用'''局部路径规划'''与全局规划相结合的方法：全局规划提供一个大致路线，局部规划实时避开突然出现的障碍。典型的实时规划算法有'''D*算法'''（动态A星）和'''RRT'''*（快速随机树）等。D''算法是A''算法的仿生改进版，可以在环境发生变化时高效地对已有路径进行增量更新，正如动物在前方道路被堵死时会快速绕路。RRT算法则借鉴了生物在空间中随机探索路径的行为，通过在状态空间随机采样扩展节点，快速找到一条可行路径。它适用于高维连续空间的实时规划，比如在无人车遇到复杂障碍场景时快速计算一个绕障轨迹。现代自动驾驶系统通常整合'''多层规划'''：最上层基于高清地图做静态路线（相当于策略层），中间层在局部地图上做动态避障规划（战术层），底层控制负责将规划轨迹跟踪执行（运动层）。各层规划都要求实时更新：仿生概念上，这类似于动物有远期目标也有当前动作适应。例如候鸟迁徙有大方向（全局路径）但每天根据天气调整路线（局部路径）。通过引入动态规划算法和高速计算硬件，自动驾驶实现了毫秒级的规划更新，使车辆可以'''即时响应'''行人闯入、前车减速等随机事件。生物启发还体现在'''鲁棒规划'''上：为了适应不确定性，算法会引入随机性或'''非确定策略'''，避免陷入局部最优。比如自主车在停车场寻找车位时，可随机尝试不同通道而非死板地按照一条线路找，这种随机探索正是仿效动物在未知环境中的搜索策略。
* '''运动控制与仿生算法'''：路径规划给出期望路径后，车辆需要通过转向、加减速来跟踪路径并保持稳定。控制层面也能看到仿生算法的影子。例如，基于'''蜻蜓追捕算法'''的避撞控制：研究发现蜻蜓追逐猎物时会保持猎物在视野中相对静止角度以预测其轨迹，这被应用于无人车的碰撞预判模型，控制车辆使来车在本车视野保持恒定方位角，从而保证不会碰撞（若角度变化则调整转向/速度）。又如，'''模糊控制'''常用于车距保持和转向控制，利用语言规则模拟人类司机的控制风格（“如果前车稍近就轻踩刹车”），让车辆行为更平顺，类似经验丰富的司机。最新的趋势是结合'''强化学习'''细粒度地调节控制参数，让车辆学会类似动物小脑调整运动的能力，例如自动调整悬挂或转向力度来适应路面变化，实现更加稳健的运动控制。

总之，在路径规划与行为控制方面，仿生自动驾驶融合了'''全局优化'''与'''局部灵活'''。既有像蚁群那样全局寻优的算法，也有像动物瞬时反应的局部避障和控制机制。这种多层次、多算法融合的策略确保无人车既能规划长远路线，又能处理刹那发生的状况，正如生物在复杂环境中行动自如一样。