首页关于智能汽车的自动驾驶谈到车辆运动控制和自动驾驶，那么必然要上升到自动驾驶的环境感知层、决策规划层、控制执行层。其中对决策有一些研究，与小伙伴一起分享一波。
智能汽车在行驶过程中与环境交互的过程，它与传统汽车的区别体现在感知和决策。智能汽车的摄像头、车载传感器、信息融合模块取代了驾驶员的观察能力，将它对交通环境的感知数据传入决策系统来处理。
针对行为的决策，智能汽车的行为决策系统如下，高精度地图、车辆位姿、占据栅格图、动态障碍物列表、驾驶经验和交通规则作为它的行为决策系统的输入信息，它输出的是安全性、合理性、智能性的驾驶动作。
针对行为决策的子系统，其包含的组成模块：场景建模模块、驾驶场景评估模块、在线知识推理模块。驾驶知识库划分为事实和规则，以此来表达和存储与驾驶场景的知识属性，它涵盖道路属性、人类驾驶经验、交通法规、交通参与者模型，但是驾驶知识库的建立是通过离线状态来完成。
驾驶知识库中的事实部分通过在线感知系统对道路元素、元素公理的概念来实现实例化的效果，驾驶知识库中的规则部分通过提取交通法规和人类驾驶经验来得到。驾驶场景评估模块对驾驶场景实体概念模型是在合法性、安全性、有效性的前提下评估，最终得到横纵向评估结果，知识推理根据驾驶知识库和横纵向评估参数来实现在线知识推理获得驾驶动作。
