时空联合规划是在自动驾驶领域中一种综合考虑空间和时间因素的路径规划方法。它旨在解决在约束动态环境中，如何更有效地预测与规划车辆运动轨迹的问题。这种方法尤其适用于复杂多变的道路条件，例如在狭窄道路交汇或超车时，能够提供合理的行驶轨迹。 传统的路径规划方法在考虑车辆运动时，往往将空间和时间因素分开处理，这样会造成在规划过程中丢失一些关键信息，从而影响最终轨迹的优劣。时空联合规划通过将空间和时间联合起来，在三维空间内直接计算最佳轨迹，因此可以提供更加准确和高效的解决方案。 时空联合规划的实现通常包括以下几个步骤：在x-y平面求解最佳行车路线；接着，根据路径计算行车速度的曲面；计算曲面上的最佳速度，获得最终的轨迹。这种方法可以充分考虑动态障碍物信息，使得路径规划更加合理。 在方法论上，时空联合规划可以基于搜索的规划方法、基于迭代计算的规划方法和基于时空走廊的规划方法等实现。例如，基于Hybrid A*的时空联合规划是一种有效的路径规划技术。Hybrid A*算法结合了启发式搜索和动态规划的特点，可以有效处理复杂场景下的轨迹规划问题。它利用离散化前轮转角集合和加速度集合来更新车辆状态，同时定义时空节点的启发式函数和成本函数来优化搜索过程，从而加快路径规划的搜索速度，降低算力要求。 构建三维时空联合规划地图是时空联合规划中的关键步骤，它基于二维栅格地图沿时间轴扩展生成三维时空地图。三维时空地图不仅包含车辆的位置和运动学信息，还能展示车辆的状态更新过程，包括横向和纵向速度以及偏航角。这样的地图可以为车辆提供更加丰富的环境信息，使得路径规划更加精确。 在应用案例展示中，时空联合规划能够有效解决窄道会车问题。窄道会车对于自动驾驶车辆来说是一个挑战，因为需要在有限的空间内合理地规划车辆的行进路线和速度。时空联合规划可以提供一种在三维空间内直接计算最佳轨迹的方法，从而有效避免会车时的潜在碰撞风险，保证行车安全。 时空联合规划在自动驾驶中的应用具有诸多优势。它能够更合理地考虑动态障碍物的影响，避免传统算法容易陷入的轨迹次优问题。同时，这种方法符合人类驾驶习惯，通过直接学习人类司机的行为模式，可以使得自动驾驶系统更加容易被用户接受和信任。在未来，随着技术的不断进步和算法的进一步优化，时空联合规划将在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。 时空联合规划作为自动驾驶预测与决策规划的重要组成部分，通过将空间和时间因素结合起来，为自动驾驶车辆在复杂环境中的安全、高效运行提供了新的解决思路和方法。随着相关技术的不断成熟和应用范围的扩展，时空联合规划将有助于推动自动驾驶技术的发展，并最终实现安全可靠的自动驾驶系统。

首先，对面向高速公路自动驾驶决策的深度强化学习算法进行改进。分别 针对当前常用于自动驾驶决策的两种深度强化学习算法深度确定性策略梯度 （Deep Deterministic Policy Gradient，DDPG）和近端策略优化（Proximal Policy Optimization，PPO）进行改进，以使其更能满足高速公路自动驾驶场景 对于决策模块的要求。对于DDPG算法，本文对其进行针对性改进提出了基 于双评论家及优先回放机制的深度确定性策略梯度算法（Double Critic and Priority Experience Replay Deep Deterministic Policy Gradient，DCPER-DDPG）。 针对Q值过估计导致的驾驶策略效果下降问题，采用了双评论家网络进行优 化。针对演员网络更新时产生的时间差分误差导致算法模型不精准采用延迟更 新方法降低这一影响。针对DDPG算法中随机经验回放导致的采样样本效果 不符合预期和训练速度慢导致的算力和资源损耗，本文采用优先经验回放机制 对其进行改善。

深蓝学院是专注于前沿科技的教育平台，目前在人工智能、机器人与自动驾驶领域搭建了完善的课程体系，并在积极探索嵌入式、物联网、增强现实领域的教育模式。文件内包含：2022 控制岗位 面试题梳理.pdf；基于学习的决策规划背景知识.pdf；课程介绍及基础资料.pdf；自动驾驶控制与规划第一期第二次答疑问题收集-wuning返回.docx；自动驾驶控制与规划第一期开课仪式.pdf；第六章作业思路讲解-助教高宇辉.pdf

李柏 张友民 彭晓燕 欧阳亚坤 孔旗 著自动驾驶决策规划技术理论与实践。

环境影响一直是供应链网络研究中的关键问题。 有效处理将有助于企业减少污染并节省成本。 为了改善对这个供应链网络的环境影响，由于复杂性和异质性，回收活动成为反向物流网络的重要组成部分。 在反向物流网络中，要考虑许多决策问题，例如设施位置，产能分配，生产计划和车辆路线。 根据时间计划的范围，这些问题中的每一个都可以分为三种类型的决策计划：战略，战术或运营决策。 在本文中，我们回顾了供应链网络的文献，以期通过实施逆向物流实践来实现绿色环保，并按决策计划组对定义的问题进行分类。 一般而言，大多数文献都集中在战略和战术决策计划上，只有少数是基于操作的。 本文的目的是分析在该研究领域中正在执行的决策计划，并就如何设计具有不同决策计划的逆向物流网络提供未来见解，以反映现实生活中的情况。

北京理工大学出版社，无人驾驶车辆MPC控制

智能驾驶功能软件平台基于不同厂商的技术实现方案进行功能抽象，共分为传感器抽象功能、感知融合功能、预测功能、决策规划功能、定位功能和执行器抽象功能等6 个功能模块。主机厂基于自身策略，在设计和开发功能软件时可以选择不同的功能模块和算法组件，实现拼插式功能组合，灵活构建智能驾驶系统级解决方案。

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motion planning参考资料，apollo决策规划模块提到的，找到的所有了：《motion planning algorithm book》《optimal and efficient path planning for partially-known environment 》《a Review Motion Planning Technique for advanced vehicle_Gonzalez_2015_final-sub》《a-comparative-study-of-multiple-model-algorithms-for-maneuvering-target-tracking》其中1 3用来入门最好不过了