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自动驾驶汽车中的运动计划问题是计算上的[7]，通常分解为三个子问题[15]：（i）任务计划；（ii）行为计划；（iii）本地计划。图。1。在我们的自动驾驶汽车中，任务计划者接收起始位置，并确定自动驾驶汽车必须驾驶的车道顺序。此序列被转换为intents（例如在下一个十字路口右转），并将其发送给行为计划者以及环境表示。行为计划者然后生成一系列高级参数化驱动器操作，以导航环境朝着指定目标。当地规划师发现了一个平稳的轨迹，可满足所需的行为和舒适感。最后，车辆控制器使用轨迹来确定转向，油门和制动命令。行为计划的早期方法使用有限的状态机[13,18]。由于驾驶问题的固有复合物，这种系统通常很难维护。状态机器的组合将问题分解为子问题，可以减轻这种缺乏可维护性[17]。国家机器的产生层次结构通常引入了优先表的需求[14]，这是一个基于规则的系统也很熟悉的概念[5]。

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