自動駕駛中的 PNC 指的是規(guī)劃與控制（Planning and Control）。

在自動駕駛技術中，感知模塊如同人的眼睛和耳朵，負責感知外部環(huán)境；控制模塊如同人的手腳，負責車輛的加減速和轉(zhuǎn)向等操作；而規(guī)劃模塊就像人的大腦，基于接收到的信息進行決策和軌跡生成。

PNC 可以具體細分為預測、規(guī)劃和控制三個方向。預測是對障礙物的行為軌跡進行預估，保障車輛提前做出正確決策，提升行駛的安全性與舒適性。規(guī)劃是確保車輛安全平穩(wěn)到達終點的關鍵，其輸入包括本車狀態(tài)、障礙物及預測軌跡、交通信號燈、高精地圖和導航等信息，輸出則是車輛行駛的軌跡?？刂苿t是自動駕駛控制單元結合車輛狀態(tài)和規(guī)劃，通過 CANBUS 下發(fā)指令。

規(guī)劃模塊又有不同的分類和方法。比如路徑規(guī)劃，要找到滿足交通規(guī)則的最優(yōu)解；平滑坐標參考系生成與信息整合要確保平滑、安全、適配和時效；規(guī)劃模塊架構需要系統(tǒng)性地抽象駕駛問題，并對規(guī)劃算法進行迭代優(yōu)化。在規(guī)劃中，由于 Z 軸不可控，規(guī)劃回歸到二維平面求解。規(guī)劃模塊的輸入是車輛行駛的環(huán)境和自身狀態(tài)信息，輸出是車輛行駛軌跡。規(guī)劃和控制的分工有時會比較模糊，一般來說，控制負責封裝穩(wěn)定可預測的被控對象，規(guī)劃則根據(jù)控制給出的理想模型進行運動狀態(tài)設計。

軌跡和路徑有所不同，路徑是不考慮時間維度下車輛行駛的位姿集合，軌跡則是賦予時間后的位姿集合。求解規(guī)劃軌跡的方法多樣，包括在解空間上直接采樣或離散、在連續(xù)空間中做啟發(fā)設計梯度、做先驗假設等。

總之，PNC 在自動駕駛中起著至關重要的作用，是實現(xiàn)自動駕駛安全、高效行駛的核心環(huán)節(jié)。

（圖/文/攝：太平洋汽車 整理于互聯(lián)網(wǎng)）