自动驾驶系统靠什么算法运行
你坐上一辆自动驾驶汽车，设定目的地，车子自己开走了。它能变道、避障、等红灯、超车，看起来像老司机。但这背后不是人脑在思考，而是多种算法协同工作。
这些算法各自负责不同任务，从感知周围环境到做出驾驶决策，每一步都离不开精密计算。
感知环境：让车“看见”世界
自动驾驶的第一步是搞清楚周围有什么。摄像头、激光雷达、毫米波雷达收集大量数据，算法要从中识别出车辆、行人、交通灯、车道线。
卷积神经网络（CNN）在这里起关键作用。比如识别红绿灯，图像输入后，CNN逐层提取特征，判断当前是红灯还是绿灯。
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 红灯、绿灯、黄灯这类模型在训练时用了成千上万张标注过的交通灯图片，学会区分细节差异。
定位与地图：知道自己在哪
手机导航靠GPS定位，但在高架下、隧道里信号容易丢。自动驾驶车用SLAM（同步定位与地图构建）算法，一边建图一边确定位置。
比如你在地下车库开车，GPS失灵，但车辆通过激光雷达扫描四周墙壁、柱子，结合轮速计数据，实时推算当前位置。这就像蒙着眼走路，靠脚步和触觉判断方位。
路径规划：选哪条道最安全
从A点到B点可能有好几条路，算法得选出最优方案。A*算法常用于全局路径规划，它综合道路长度、拥堵情况、限速等因素找最佳路线。
到了局部行驶阶段，比如前方有辆慢车，要不要超？Decision Tree（决策树）或强化学习模型会评估风险：对向车道有没有来车、本车道宽度够不够、是否允许变道。
控制执行：方向盘怎么打
决定好动作后，还得精准执行。PID控制器是最常用的控制算法之一。比如车要保持在车道中央，摄像头检测到偏左了，PID就计算出该往右打多少方向，油门加多少。
error = target_lane_center - current_position
integral += error * dt
derivative = (error - last_error) / dt
steering = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative这个过程每秒进行几十次，确保车辆平稳行驶。
安全冗余：防万一的多重保障
自动驾驶不能只靠一个算法。现实中会设置多套系统交叉验证。比如目标检测，既用深度学习模型，也用传统计算机视觉方法，两者结果一致才确认存在障碍物。
就像你过马路，眼睛看没车，耳朵也听一下喇叭声，双重确认更安全。算法层面也是如此，防止单一模块误判导致事故。
现在路上跑的自动驾驶测试车，其实都在不断积累数据，反过来优化这些算法。每一次成功避让、每一次平稳变道，都是背后几十个模型协作的结果。