智能汽車(chē)無(wú)人駕駛技術(shù)的核心算法包含多種類(lèi)型，如路徑規(guī)劃類(lèi)的基于A-star和CostMap膨脹地圖的全局規(guī)劃、局部規(guī)劃器TEB算法，狀態(tài)估計(jì)類(lèi)的卡爾曼濾波器，決策控制類(lèi)的MPC模型預(yù)測(cè)控制算法等。這些算法各司其職，像路徑規(guī)劃算法負(fù)責(zé)為車(chē)輛規(guī)劃行駛路線(xiàn)，狀態(tài)估計(jì)算法處理傳感器數(shù)據(jù)以了解車(chē)輛狀態(tài)，決策控制算法保障車(chē)輛按規(guī)劃穩(wěn)定行駛，共同助力無(wú)人駕駛技術(shù)的實(shí)現(xiàn) 。

基于A-star和CostMap膨脹地圖的全局規(guī)劃，是結(jié)合A*算法和代價(jià)地圖來(lái)進(jìn)行全局路徑的規(guī)劃。它猶如一位高瞻遠(yuǎn)矚的軍師，為車(chē)輛在復(fù)雜的環(huán)境中，從起點(diǎn)到終點(diǎn)規(guī)劃出一條可行的大致路線(xiàn)。而局部規(guī)劃器TEB算法，則把路徑規(guī)劃問(wèn)題巧妙轉(zhuǎn)化為帶有時(shí)間彈性的優(yōu)化問(wèn)題，像是一位現(xiàn)場(chǎng)指揮官，根據(jù)實(shí)時(shí)變化的路況，靈活調(diào)整車(chē)輛的局部行駛路徑。

卡爾曼濾波器在其中也扮演著重要角色，它主要用于平滑感知車(chē)道線(xiàn)參數(shù)。通過(guò)對(duì)傳感器數(shù)據(jù)的處理，能讓車(chē)輛更精準(zhǔn)地了解自身在車(chē)道中的位置，如同給車(chē)輛裝上了一雙穩(wěn)定的“眼睛”，時(shí)刻清晰把握自身狀態(tài)。

MPC模型預(yù)測(cè)控制算法，在Apollo中，選用單車(chē)動(dòng)力學(xué)模型，常將非線(xiàn)性系統(tǒng)線(xiàn)性化來(lái)求解最優(yōu)控制解。它如同一位經(jīng)驗(yàn)豐富的舵手，根據(jù)車(chē)輛當(dāng)前狀態(tài)和預(yù)測(cè)的未來(lái)情況，不斷調(diào)整控制策略，確保車(chē)輛沿著規(guī)劃好的路線(xiàn)平穩(wěn)行駛。

此外，還有用于提取點(diǎn)云障礙物輪廓的costmap_convert（DBSCAN聚類(lèi)算法），規(guī)劃換道曲線(xiàn)的基于五次多項(xiàng)式螺旋線(xiàn)方程的換道曲線(xiàn)規(guī)劃等算法。它們相互配合，從不同方面保障無(wú)人駕駛車(chē)輛對(duì)環(huán)境的感知、路徑的規(guī)劃以及行駛的控制。

總之，智能汽車(chē)無(wú)人駕駛技術(shù)的這些核心算法，如同一個(gè)緊密協(xié)作的團(tuán)隊(duì)，各自發(fā)揮專(zhuān)長(zhǎng)，共同推動(dòng)著無(wú)人駕駛技術(shù)不斷向前發(fā)展，為未來(lái)智能出行奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ) 。