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用Python种一棵“会思考的树“：自动驾驶决策树的代码拆解与实战

用Python种一棵"会思考的树"：自动驾驶决策树的代码拆解与实战

2024年4月，特斯拉FSD v12.4版本更新日志中悄悄提到：“在高速变道场景中，传统决策树模块的响应速度提升30%，误判率下降至0.8%。” 几乎同一时间，Waymo公布其第五代自动驾驶系统的技术细节，明确将决策树作为"规则安全层"的核心——这颗诞生于1960年代的经典机器学习模型，在自动驾驶的"大脑"中依然占据不可替代的位置。

为什么在深度学习风靡的今天，决策树还能在自动驾驶决策系统中"稳坐C位"？当我们用Python亲手种出一棵"会思考的决策树"，或许能找到答案。

一、自动驾驶的"决策困境"：为什么需要一棵"会说话的树"？

自动驾驶的决策系统，本质是让车辆在每0.1秒内回答一个终极问题：“现在该做什么？”——是保持车道？变道超车？紧急制动？还是礼让行人？

这个问题看似简单，实则充满挑战：

  • 实时性要求：城市道路中，车辆需在100ms内完成决策（人类驾驶员的反应时间约200ms）；<

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