计算物理学如何助力自动驾驶技术突破感知与决策的双重壁垒？

在自动驾驶技术的研发与应用中，计算物理学扮演着至关重要的角色，它不仅为自动驾驶系统提供了精确的数学模型和算法，还为“感知”与“决策”两大核心环节提供了强有力的支撑。

问题： 如何在自动驾驶中有效融合多源传感器数据，并利用计算物理学原理提升环境感知的准确性和鲁棒性？

回答： 自动驾驶汽车通过激光雷达（LiDAR）、摄像头、毫米波雷达等多种传感器获取周围环境信息，单一传感器的数据往往存在盲区或误差，难以全面、准确地反映真实环境，计算物理学中的“多尺度建模”和“不确定性量化”理论为此提供了解决方案。

通过多尺度建模，我们可以将不同传感器的数据在统一的数学框架下进行融合，实现从微观到宏观、从局部到全局的全面感知，这种建模方法能够考虑不同传感器之间的互补性和冗余性，有效降低单一传感器的误差对整体感知结果的影响。

不确定性量化理论则帮助我们量化环境感知中的不确定性，为决策系统提供更加稳健的输入，通过分析不同传感器数据的不确定性来源和传播机制，我们可以构建更加鲁棒的决策模型，使自动驾驶系统在面对复杂多变的环境时能够做出更加合理、安全的决策。

计算物理学中的优化算法和机器学习技术也为自动驾驶的“决策”环节提供了强大的支持，通过优化算法，我们可以实现路径规划、避障等任务的快速、准确计算；而机器学习技术则能够使自动驾驶系统在不断的学习和适应中提升其决策的智能性和鲁棒性。

计算物理学在自动驾驶技术中发挥着不可替代的作用，它不仅为自动驾驶提供了坚实的理论基础和技术支撑，还为“感知”与“决策”两大核心环节的突破提供了新的思路和方法。