自動駕駛系統(tǒng)的算法優(yōu)化主要從感知和決策兩個模塊展開。

感知模塊負責(zé)收集和處理傳感器數(shù)據(jù)，關(guān)鍵技術(shù)有目標(biāo)檢測與識別、環(huán)境感知、傳感器融合等。優(yōu)化方法包括算法改進，比如讓深度學(xué)習(xí)更好用于目標(biāo)檢測與識別；數(shù)據(jù)增強，增加數(shù)據(jù)量以提高模型泛化能力；模型壓縮，降低計算量提高實時性。性能評估指標(biāo)有準(zhǔn)確率、魯棒性、實時性和效率。

決策模塊負責(zé)生成駕駛指令，關(guān)鍵技術(shù)包括路徑規(guī)劃、軌跡跟蹤、避障控制等。優(yōu)化方法有算法改進，比如讓參數(shù)更精準(zhǔn)；參數(shù)調(diào)整，找到最佳參數(shù)組合；數(shù)據(jù)增強，豐富數(shù)據(jù)提升效果；模型壓縮，提高運行效率。性能評估指標(biāo)涵蓋路徑規(guī)劃準(zhǔn)確性、軌跡跟蹤誤差、避障效率等。

感知和決策模塊密切相關(guān)，相互影響，耦合優(yōu)化能提升系統(tǒng)效率和性能。比如基于多目標(biāo)優(yōu)化的算法協(xié)同設(shè)計，能同時考慮不同目標(biāo)；基于模型預(yù)測控制的算法優(yōu)化，能預(yù)測未來系統(tǒng)行為優(yōu)化控制指令；基于遷移學(xué)習(xí)的算法優(yōu)化，能把已訓(xùn)練好的模型用到新任務(wù)或領(lǐng)域。

環(huán)境感知算法優(yōu)化涉及目標(biāo)檢測、環(huán)境分類、圖像處理、物體跟蹤等方面。像目標(biāo)檢測算法優(yōu)化可用基于深度學(xué)習(xí)、激光雷達、多傳感器融合的方法。圖像處理算法優(yōu)化包含圖像增強、分割、特征提取等。物體跟蹤算法優(yōu)化有基于卡爾曼濾波、相關(guān)濾波、深度學(xué)習(xí)跟蹤等辦法。

路徑規(guī)劃算法改進包含運動規(guī)劃、道路幾何優(yōu)化、交通預(yù)測等。運動規(guī)劃可用基于采樣的算法、整合深度強化學(xué)習(xí)技術(shù)等。道路幾何優(yōu)化要考慮道路特征，融入實時信息。交通預(yù)測可利用時間序列分析和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

自動駕駛決策規(guī)劃算法分為基于規(guī)則、基于優(yōu)化和基于學(xué)習(xí)三類。基于規(guī)則的靠預(yù)先定義的規(guī)則庫指導(dǎo)車輛行為，由專家設(shè)計并調(diào)整更新，用邏輯推理決策。