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高阶自动驾驶系统决策规划算法的问题与对策
决策规划算法关系到车辆行为的智能性，是自动驾驶的核心算法模块。传统决策规划算法采用模块式架构，基于规则代码实现，难以覆盖复杂城市工况，且规则设计复杂、维护成本高。数据驱动型算法利用深度神经网络取代规则代码，应用于决策规划算法，端到端架构的集成性和实时性高，是提升自动驾驶泛化性和安全性的一条潜在路径。在算法评测方面，开环评测面临数据集场景分布单一、评价标准不够全面等行业痛点，而综合安全性、舒适性、通畅性、合规性和经济性的闭环评测才是更加有效的评测方式。
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