智能网联汽车常见的决策方法包括​​基于规则的行为决策​​（如有限状态机模型）和​​基于强化学习的行为决策​​（如马尔可夫决策、神经网络算法），同时结合​​全局与局部路径规划技术​​（如A*算法、Dijkstra算法）实现安全高效的自动驾驶。​​目标状态预测​​（卡尔曼滤波、马尔可夫链）进一步优化环境感知能力，确保决策系统符合人类驾驶预期。

有限状态机是离散数学模型的典型应用，通过预定义的状态集合和转移规则处理超车、换道等场景。例如，超车行为被拆解为左换道准备、并行超越等子状态，实时反馈周围车辆避让情况，动态调整决策逻辑。强化学习方法则依赖传感器数据训练，Waymo通过海量模拟数据提升障碍物检测和语义理解能力，使系统具备类人脑的决策适应性。

路径规划分为全局与局部两层：全局规划基于高精度地图生成最优车道级路径，局部规划通过传感器实时避障，动态调整轨迹。A*算法和Dijkstra算法分别以启发式搜索和最短路径计算见长，而蚁群算法、神经网络则擅长处理复杂非线性问题。目标状态预测通过卡尔曼滤波或神经网络，预判周围人车的运动轨迹，为决策提供毫秒级响应支持。

智能网联汽车的决策系统需兼顾安全、舒适与高效，未来随着EEAT标准对经验性与专业度的强化，融入真实测试数据与行业权威分析的内容将更受青睐。建议持续关注强化学习与多传感器融合的技术演进，以实践案例佐证决策方法的实际效能。