自动驾驶决策主要可以分为两类方式：基于机理的决策控制系统和基于人工智能（端到端）的决策控制系统。

1. 基于机理的决策控制系统

基于机理的决策控制模型将智能汽车的决策过程分为几个不同的部分，并对每个部分根据机理建模，实现智能汽车的决策和控制。这种方式通常包括以下几个步骤：

• 环境感知：通过传感器获取车辆周围的环境信息，包括道路、障碍物、其他车辆和行人等。
• 行为决策：根据环境信息和预设的规则或模型，生成相应的驾驶行为，如换道、加速、减速等。
• 运动规划：根据行为决策，生成满足车辆动力学约束和环境约束的行驶轨迹。
• 车辆控制：将行驶轨迹转化为具体的车辆控制指令，如转向、加速和制动等。

2. 基于人工智能（端到端）的决策控制系统

基于人工智能的算法，特别是端到端的方法，采用一个多层神经网络进行决策控制，实现从传感输入到通过神经网络直接控制输出。这种方式通常包括以下几个步骤：

• 数据收集：收集大量的驾驶数据，包括传感器数据、车辆状态和驾驶行为等。
• 模型训练：使用数据训练神经网络模型，使其能够根据输入的传感器数据预测出相应的驾驶行为。
• 决策生成：在实际驾驶过程中，将传感器数据输入训练好的神经网络模型，生成相应的驾驶行为。
• 车辆控制：将驾驶行为转化为具体的车辆控制指令，控制车辆行驶。

总结

基于机理的决策控制系统通过明确的规则和模型实现决策，具有可解释性和可靠性，但需要大量的人工设计和调试。基于人工智能的决策控制系统通过数据驱动的方式实现决策，具有灵活性和自适应性，但可解释性较差，需要大量的数据进行训练。在实际应用中，两种方式可以结合使用，以实现更安全、更高效的自动驾驶。