面向复杂路口的 Apollo 决策算法语义理解模块设计与仿真
引言
复杂路口是城市道路自动驾驶最具挑战性的场景之一，其复杂性源于多模态交通参与者（机动车、非机动车、行人）、非结构化交通规则（让行标志、地面标线、交警手势）、动态交互博弈（抢行、礼让、冲突消解）的高度耦合。Apollo 决策层作为连接环境感知与运动规划的核心枢纽，其对复杂路口的语义理解能力直接决定了自动驾驶车辆的行驶安全性与通行效率。传统基于规则的决策方法在处理此类场景时，常因语义信息提取不完整、交互关系建模粗糙、规则覆盖度不足等问题，导致决策逻辑僵化或误判。
语义理解模块通过深度解析路口场景的多维度语义信息（如交通参与者意图、交通规则约束、空间拓扑关系），为决策层提供结构化的场景认知结果，是实现从"感知数据"到"决策知识"转化的关键桥梁。本文聚焦 Apollo 决策算法体系，设计面向复杂路口的语义理解模块，构建包含场景要素提取、语义关系建模、意图推理、规则映射四大核心功能的仿真验证框架，通过多场景仿真实验验证模块的有效性，为提升 Apollo 在复杂路口的决策鲁棒性提供技术支撑。
技术背景
2.1 Apollo 决策层架构与路口处理现状
Apollo 决策模块采用分层架构设计，自底向上分为：
- 环境感知适配层：接收感知模块输出的障碍物、车道线、信号灯等原始数据，进行时空对齐与噪声滤波；
- 场景理解层：提取场景静态要素（路口边界、车道拓扑）与动态要素（
