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自动驾驶第一性原理

news 来源：原创 2025/9/3 5:52:59

所谓的第一性原理：

就是指从最基本的物理规律，数据逻辑及工程约束条件出发，剥离所有的非本质的假设，直接推导出自动驾驶最核心的要素。

自动驾驶核心框架分解：

1、根本目标：

        安全高效的将人/物从A地运送到B地。

        安全：必须遵守基本的物理规律，交通规则。

        高效：最优路径、能耗、时间等满足人类出行。

2、核心问题分解：

        感知

                第一性原理：通过传感器获取物理世界的精确状态。

                        物理基础：电磁波、声波、惯性定律。

                        数学本质：传感器->3D空间映射，坐标变换，点云处理。

                        约束：光速限制，海森堡不确定性（噪声处理）

        定位与建图：

                第一性原理：在已知、未知世界里确定自身位置。

                        物理基础：相对运动(里程计）、引力场（gps)、几何一致性（slam）。

                        数学本质：贝叶斯滤波（卡尔曼小滤波，粒子滤波），图优化。               

        决策与规划：     

                第一性原理：在约束条件下找一到最优行动路径。

                        物理基础：车辆动力学（加速度、转向角限制）。

                        数学本质：最优控制，马尔可夫决策过程（MDP)

        控制:

                第一性原理：将决策转化为物理执行。

                        物理基础：牛顿力学、PID控制与模型预测控制

                        约束：执行器延迟，轮胎摩擦圆理论。

3、关键约束条件：

        物理不可违背：

                最大减速度由路面摩擦系数决定a=ug。

                感知范围受光速限制：传感器更新频率必须>动态环境变化频率。

        计算不可约性：

                规划问题复杂度随场景指数增长。

        信息不完备：

                传感器视角有限

                其它交通参与者意图不可直接观测。

4、从第一性出发的解决方案

        传感器融合：不同物理原理的传感器互补盲区。

        概率框架：用概率分布表示不确定性。（如高斯过程预测行人轨迹）

        分层架构：将问题分解成感知->预测->规则->控制的模块化流水线，降低复杂度。

        端到端学习：直接拟合传感器输入到控制输出的函数（需要满足物理可解释性）。

5、终极挑战：

        第尾问题：99%的场景可用规则解决，但1%的极端场景（如塌方，信号故障）需要人类级推理能力。

        物理VS逻辑：

                物理层：如何保证制动距离<感知距离（v*v<2ugd感知）。

                逻辑层：如何定义伦理权衡。

总结：

        自动驾驶第一性原理最终可归结为：在经典理物理约束下，通过信息熵最小化（消除不确定性）实现路径最优化。所有的技术路径演进（深度学习，v2x，高精地图），本质上都是为了更逼近这个理想状态。

        

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