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这项综合审查的重点是自主驾驶系统（ADS），该系统旨在减少人为错误，这是大约95％的汽车事故的原因。广告包括六个阶段：传感器，感知，本地化，评估，路径计划和控制。我们解释了每个阶段中使用的主要最新技术，分析了275篇论文，其中162个专门针对路径计划，因为其复杂性，NP-HARD优化性质和在AD中的关键作用。本文将路径规划技术分为三个主要组：传统（基于图，基于抽样的，基于梯度，基于优化的，插值曲线算法），机器和深度学习以及元数据效果优化，详细介绍了他们的优势和缺陷。的发现表明，代表我们研究的23％的元海拔优化方法是成为能够处理复杂问题的一般问题解决者的优先选择。此外，它们具有更快的收敛性和局部最小值的风险降低。占25％的机器和深度学习技术，以其学习能力和对已知方案的快速响应而受到青睐。混合算法的趋势（27％）结合了各种方法，合并了每种算法的好处并克服了对方的缺点。此外，自适应参数调整对于提高效率，适用性和平衡搜索能力至关重要。本评论阐明了自动驾驶系统中路径规划的未来，有助于应对当前的挑战并解锁自动驾驶汽车的全部功能。
自主驾驶系统中的路径计划算法
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