引言：駕馭未知——不確定性下的自動駕駛決策挑戰

自動駕駛汽車 (Autonomous Vehicles, AVs) 的愿景是徹底改變交通運輸的面貌，提高道路安全、提升交通效率、改善駕乘體驗。然而，要將這一愿景安全可靠地付諸實踐，自動駕駛系統必須能夠在復雜、動態且充滿不確定性的真實世界環境中運行。這些不確定性，源于環境的動態變化、傳感器感知的局限、其他交通參與者行為的不可預測性等諸多方面，成為了制約自動駕駛系統可靠性與安全性的核心瓶頸。如何有效地認知、量化、處理這些不確定性，并在此基礎上做出安全、魯棒且高效的決策與規劃，是當前自動駕駛領域面臨的最嚴峻挑戰之一。

傳統的確定性規劃方法在理想環境下或許能夠表現良好，但在充滿“未知數”的真實道路上，它們往往捉襟見肘。例如，一個簡單的交叉口場景，可能因為行人意圖的不明確、對向來車的速度和意圖的模糊、甚至自身定位的微小偏差，就可能導致災難性的后果。因此，對不確定性的深入理解和妥善處理，是自動駕駛從實驗室走向廣泛應用的必經之路。

本教程目標與定位

本教程旨在為具備深厚理論基礎的學術研究者和資深工程師提供一個關于不確定環境下自動駕駛決策與規劃的深入技術指南。我們將不僅僅停留在概念層面，而是更加側重于：

• 理論深化： 對處理不確定性的核心理論 (如POMDP、概率規劃、魯棒優化、模型預測控制) 進行深入剖析，理解其數學原理和適用邊界。