定位與建圖：厘米級定位保障

低速場景通常缺乏高精度地圖覆蓋，因此實時建圖與定位（SLAM）技術成為核心?；诩す饫走_的 SLAM（如 GMapping、LOAM 算法）通過增量式構建環(huán)境點云地圖，結合里程計數據實現定位誤差≤5cm 的自主導航。在重復場景（如廠區(qū)固定路線）中，可通過地圖匹配進一步優(yōu)化：將實時點云與預構建地圖的關鍵特征（如墻體邊緣、柱子位置）進行 ICP（迭代最近點）匹配，使定位精度提升至 2cm 以內。

混合定位策略應對復雜場景。在開闊區(qū)域依賴 GPS+IMU 組合導航，通過卡爾曼濾波融合衛(wèi)星信號與慣性測量數據，解決短時間信號丟失問題；在室內或遮擋區(qū)域（如倉庫、隧道），則切換至視覺 SLAM 模式，利用攝像頭采集的特征點（如天花板燈具、墻面紋理）進行定位，配合輪速里程計實現無累積誤差漂移（≤0.1m/100m）。

動態(tài)更新機制確保地圖時效性。園區(qū)環(huán)境可能因臨時施工、設備搬運發(fā)生變化，系統需通過差異檢測算法識別地圖與實時感知的不一致區(qū)域（如新增的錐桶、臨時圍欄），標記為動態(tài)障礙區(qū)并觸發(fā)局部路徑重規(guī)劃，同時將變化信息上傳至云端，實現多車地圖協同更新。

決策規(guī)劃：規(guī)則與學習結合的策略體系

低速自動駕駛的決策系統需平衡安全性與效率，其核心是基于有限狀態(tài)機的規(guī)則引擎與局部優(yōu)化算法的結合：

有限狀態(tài)機定義了基本行駛規(guī)則。系統預設多種運行狀態(tài)（如正常行駛、避障、讓行、?？?、緊急制動），通過感知數據觸發(fā)狀態(tài)轉換。例如，當檢測到前方 5m 內有行人時，狀態(tài)從 “正常行駛” 切換至 “避障”，同時激活減速指令（減速度≤2m/s2，確保乘坐舒適性）；當與交叉路口來車相遇時，根據 “右行優(yōu)先” 規(guī)則進入 “讓行” 狀態(tài)，待確認安全后再繼續(xù)行駛。

路徑規(guī)劃算法聚焦于局部優(yōu)化。全局路徑采用 A * 或 Dijkstra 算法，基于可行駛區(qū)生成從起點到終點的最優(yōu)路線；局部路徑則通過模型預測控制（MPC）或貝塞爾曲線優(yōu)化，在避開動態(tài)障礙物的同時保證路徑平滑性（曲率變化率≤0.5rad/m）。針對狹窄通道（如寬度僅比車身寬 0.5m 的場景），算法需計算車身包絡線與障礙物的最小安全距離（≥0.3m），通過輪式運動學模型生成阿克曼轉向路徑，避免剮蹭。

人機交互決策是低速場景的特色。在園區(qū)接駁、廠區(qū)物料運輸等場景中，系統需響應人工指令（如招手停車、語音調度），通過視覺手勢識別（如 OpenPose 算法）或語音語義理解（如科大訊飛 SDK）解析用戶意圖，并在決策層實現 “自主規(guī)劃” 與 “人工指令” 的優(yōu)先級判斷 —— 例如，緊急停車指令的優(yōu)先級高于任何自主行駛狀態(tài)。