智能汽車無人駕駛技術(shù)的核心算法包含多種類型，如路徑規(guī)劃類的基于A-star和CostMap膨脹地圖的全局規(guī)劃、局部規(guī)劃器TEB算法，狀態(tài)估計類的卡爾曼濾波器，決策控制類的MPC模型預(yù)測控制算法等。這些算法各司其職，像路徑規(guī)劃算法負責(zé)為車輛規(guī)劃行駛路線，狀態(tài)估計算法處理傳感器數(shù)據(jù)以了解車輛狀態(tài)，決策控制算法保障車輛按規(guī)劃穩(wěn)定行駛，共同助力無人駕駛技術(shù)的實現(xiàn) 。

基于A-star和CostMap膨脹地圖的全局規(guī)劃，是結(jié)合A*算法和代價地圖來進行全局路徑的規(guī)劃。它猶如一位高瞻遠矚的軍師，為車輛在復(fù)雜的環(huán)境中，從起點到終點規(guī)劃出一條可行的大致路線。而局部規(guī)劃器TEB算法，則把路徑規(guī)劃問題巧妙轉(zhuǎn)化為帶有時間彈性的優(yōu)化問題，像是一位現(xiàn)場指揮官，根據(jù)實時變化的路況，靈活調(diào)整車輛的局部行駛路徑。

卡爾曼濾波器在其中也扮演著重要角色，它主要用于平滑感知車道線參數(shù)。通過對傳感器數(shù)據(jù)的處理，能讓車輛更精準(zhǔn)地了解自身在車道中的位置，如同給車輛裝上了一雙穩(wěn)定的“眼睛”，時刻清晰把握自身狀態(tài)。

MPC模型預(yù)測控制算法，在Apollo中，選用單車動力學(xué)模型，常將非線性系統(tǒng)線性化來求解最優(yōu)控制解。它如同一位經(jīng)驗豐富的舵手，根據(jù)車輛當(dāng)前狀態(tài)和預(yù)測的未來情況，不斷調(diào)整控制策略，確保車輛沿著規(guī)劃好的路線平穩(wěn)行駛。

此外，還有用于提取點云障礙物輪廓的costmap_convert（DBSCAN聚類算法），規(guī)劃換道曲線的基于五次多項式螺旋線方程的換道曲線規(guī)劃等算法。它們相互配合，從不同方面保障無人駕駛車輛對環(huán)境的感知、路徑的規(guī)劃以及行駛的控制。

總之，智能汽車無人駕駛技術(shù)的這些核心算法，如同一個緊密協(xié)作的團隊，各自發(fā)揮專長，共同推動著無人駕駛技術(shù)不斷向前發(fā)展，為未來智能出行奠定堅實基礎(chǔ) 。