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在无人驾驶决策阶段，行为预测、路径规划和避障机制三者相互结合，实时地完成无人驾驶动作规划。这是一项非常复杂且关键的任务，涉及到车辆周围环境的感知、其他车辆的行为预测、路径规划的确定和避障机制的执行。

首先，行为预测在无人驾驶中起着重要的作用。司机在驾驶过程中需要根据其他车辆的可能行为做出相应决策，特别是在多车道或者交通灯变换的情况下。在无人驾驶系统中，决策模块需要根据周围车辆的行驶状况来预测下一秒的行车行为，以确保行车安全。预测其他车辆的行驶行为可以使用随机模型生成可达位置集合，并利用概率分布方法预测每个可达位置集的相关概率。

其次，路径规划是无人驾驶在动态环境中必须面对的挑战。特别是在高速行驶过程中，不当的路径规划可能导致致命的后果。路径规划可以采用完全确定模型，即搜索所有可能路径，并利用代价函数确定最佳路径。然而，完全确定模型要求高计算性能，很难在实时导航中达到预期效果。因此，使用概率性模型来进行路径规划是一个主要的优化方向，以避免计算复杂性并提供实时的路径规划。

安全性是无人驾驶中最重要的考虑因素，避障机制是保证车辆不与障碍物碰撞的关键。为了确保安全，我们需要至少两个层级的避障机制。第一层级是基于交通情况预测的前瞻层级。交通情况预测机制根据当前交通状况，如交通拥堵、车辆速度等，估计碰撞的时间和最短预测距离等参数。根据这些估计结果，避障机制将启动本地路径重规划。如果前瞻层级预测失效，则第二层级的实时反应层将利用雷达数据进行本地路径重规划。一旦雷达探测到前方出现障碍物，立即执行避障操作，确保车辆安全行驶。

综上所述，无人驾驶中的行为预测、路径规划和避障机制的结合是实现无人驾驶动作规划的关键。它们共同作用于无人驾驶系统的决策阶段，保证车辆能够实时地响应并安全地行驶。随着技术的不断发展，这些机制将不断优化，使无人驾驶系统更加智能、安全和可靠。

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