自動駕駛PNC算法相當(dāng)不錯，是極具潛力的技術(shù)。它如同自動駕駛汽車的大腦，對車輛智能行駛起著關(guān)鍵作用。

PNC算法包含多個重要環(huán)節(jié)。預(yù)測環(huán)節(jié)能預(yù)估車輛及其周圍物體的未來軌跡，像判斷其他車輛行駛方向和速度。比如輕舟智航的預(yù)測算法用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可提供長達(dá)10秒的長時意圖和軌跡預(yù)測，處于國內(nèi)領(lǐng)先。

決策環(huán)節(jié)根據(jù)各種信息決定車輛行駛策略，如是否變道、超車等，在復(fù)雜十字路口等場景能精準(zhǔn)決策。

規(guī)劃環(huán)節(jié)會規(guī)劃出車輛具體行駛軌跡，保障安全高效。面對動態(tài)障礙物交互，能靈活選擇更快路線，而不是死板跟隨前車緩行。

控制環(huán)節(jié)精準(zhǔn)控制車輛按規(guī)劃軌跡行駛，保證行駛舒適性和安全性，變道時能生成平滑曲線讓車輛行駛更穩(wěn)定。

目前PNC算法雖仍以規(guī)則驅(qū)動為主，但深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用越來越廣泛。深度學(xué)習(xí)算法可提升系統(tǒng)擬人性，讓車輛應(yīng)對各種場景時更像“老司機(jī)”般靈活。

不少企業(yè)在PNC算法上有創(chuàng)新成果。輕舟智航基于“超融合”感知方案，提出大模型OmniNet，能提供更豐富準(zhǔn)確的環(huán)境感知結(jié)果，更適宜解決實(shí)際道路長尾問題，還能讓激光雷達(dá)更好發(fā)揮作用，提高安全性。其自研的“時空聯(lián)合規(guī)劃算法”打破常規(guī)思維，同時考慮空間和時間規(guī)劃軌跡，車輛面對動態(tài)障礙物交互時可靈活變道選擇更快路線。

嬴徹針對量產(chǎn)卡車自動駕駛規(guī)控難點(diǎn)，提出規(guī)控一體化的PNC架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)預(yù)測、決策、規(guī)劃和控制緊耦合，從系統(tǒng)總體優(yōu)化，找到滿足安全、精準(zhǔn)、舒適、耐久、經(jīng)濟(jì)5大商業(yè)運(yùn)營要求的最優(yōu)解，架構(gòu)中的基于行為學(xué)習(xí)的規(guī)劃讓車開得更像老司機(jī)，比如在高速匯入場景表現(xiàn)出色。

隨著技術(shù)發(fā)展，自動駕駛PNC算法不斷完善，未來將更好地服務(wù)自動駕駛，讓出行更安全便捷。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）