自动驾驶技术是现代科技领域的热门话题，它涉及到众多的学科交叉，包括计算机科学、人工智能、机械工程、电子工程等。在本资源"自动驾驶技术系列图书之决策与控制笔记"中，我们将深入探讨自动驾驶的核心组成部分——决策与控制。这个部分是让车辆能够安全、有效地在道路上行驶的关键。
自动驾驶的决策系统是车辆的"大脑"，负责理解和解释周围环境信息，制定行驶策略。这包括通过传感器（如雷达、激光雷达、摄像头）收集的数据，进行感知处理，识别道路、车辆、行人、交通标志等物体。接着，决策算法会根据这些信息，结合地图数据和预设的行驶规则，规划出最优路径，决定车辆何时加速、减速、转向或者停车。
控制则是将决策系统制定的策略转化为实际的车辆动作。这一过程通常由控制器实现，比如模型预测控制、滑模控制等高级控制策略。控制器需要考虑到车辆的动力学特性，确保指令的执行既安全又平滑。例如，当决策系统指示车辆需要转弯时，控制器会计算出合适的转向角和速度变化率，使得车辆能按照预期轨迹行驶。
在《自动驾驶技术之汽车决策与控制》这本书中，你将了解到如何构建这样的决策与控制系统，包括但不限于以下几个方面：
1. **环境感知**：学习如何利用传感器数据进行目标检测、跟踪和分类，理解深度学习在这一环节的应用。
2. **高精度地图与定位**：掌握全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和其他传感器的融合技术，实现车辆的精确定位。
3. **路径规划**：探索A*算法、RRT*算法等路径搜索方法，以及Dijkstra、Bellman-Ford等图论算法在路径规划中的应用。
4. **行为决策**：研究如何制定车辆的行驶策略，包括避障、交通规则遵循、行驶舒适度等。
5. **运动控制**：了解车辆动力学模型，掌握线性二次调节器（LQR）、模型预测控制（MPC）等控制理论及其在自动驾驶中的应用。
6. **实时系统与安全性**：学习如何在实时性强、安全性要求高的环境下设计和优化自动驾驶系统。
7. **法规与社会影响**：讨论自动驾驶技术面临的法律挑战和社会接受度问题，以及未来的发展趋势。
通过对这本书的深入学习，你不仅能够掌握自动驾驶决策与控制的基础知识，还能了解到该领域的最新进展和技术挑战。这将为你的自动驾驶研究或实践提供坚实的基础。无论是对自动驾驶技术感兴趣的工程师、学生还是研究人员，都能从这个资源中受益匪浅。
