规划控制算法（Planning & Control） 的十年（2015–2025），是从“分段式数学优化”向“具身智能一体化”的质变。

在自动驾驶架构中，规划（Planning）负责生成轨迹，控制（Control）负责执行。这十年间，两者从彼此独立的模块，逐渐走向了深度的时空耦合与感知执行一体化。

一、 演进三大阶段：从“几何”到“灵魂”

1. 经典解耦与几何控制阶段 (2015–2018) —— “循规蹈矩”

• 规划逻辑： 将路径（Path）与速度（Speed）解耦。先算一条线（如五次多项式），再根据交通流算速度。
• 控制逻辑： 经典的 PID 或简单的 Pure Pursuit（纯追踪）。
• 特征： 像开轨道车。车辆对弯道的处理生硬，无法应对动态博弈，遇到障碍物只会“死板”地刹车或绕行。
• 痛点： 路径和速度分开算，导致无法处理“加速绕行”这种复杂动作。

2. 时空联合优化与数值预测阶段 (2019–2022) —— “数学博弈”

• 规划逻辑： 引入 EM Planner (百度 Apollo 为代表)，将平面的 投影（路线）与纵向的 投影（时间）进行协同优化。
• 控制逻辑： MPC（模型预测控制） 成为主流。它能在考虑车辆动力学约束（如侧倾、轮胎抓地力）的前提下，预判未来几步的最佳控制量。
• 特征： 车辆开始表现得平滑。能够处理复杂的换道和路口交互，但依然极度依赖高精地图提供的“参考线”。

3. 端到端轨迹规划与 VMC 时代 (2023–2025) —— “本能反应”

• 规划逻辑： 端到端（End-to-End）轨迹生成。不再有显式的参考线，神经网络根据视频流直接输出一条包含时间戳的 4D 轨迹。
• 控制逻辑： VMC（Vehicle Motion Control，全底盘协同控制）。
• 2025 现状： 规划不再是冷冰冰的数学题，而是具备“驾驶常识”的神经网络。控制层实现了转向、制动、悬架、驱动的六自由度统一调度，在过弯或紧急避障时表现出惊人的机械素质。

二、 核心维度十年对比表 (2015 vs 2025)

三、 2025 年的技术巅峰：VMC 与安全盾牌

在 2025 年，规控算法实现了“大脑”与“小脑”的完美协同：

1. 神经网络规划器的“思维链”

2.0 时代的规划器（如华为 ADS 3.0 或特斯拉 FSD v12.5）不再单纯给坐标，而是能输出**“决策意图”**。例如，在路口它会先判断“博弈成功率”，如果后车加速，它会即刻通过神经网络重新生成平滑的退让轨迹，延迟低至 。

2. VMC 底盘大脑的崛起

2025 年的控制层已进化为中央底盘控制器。

• 当规划层给出一个极端的避障轨迹时，VMC 会同时调用后轮转向、空气悬架软硬调节以及四轮电机矢量扭矩，确保车辆在极限状态下“不翻车、不甩尾”。

3. 基于 eBPF 的指令级实时卫士

[Image showing an autonomous driving control loop: Planner -> Control -> Actuator with eBPF monitoring latency and safety invariants]
为了应对端到端模型的“黑盒”风险，2025 年的架构在内核部署了 eBPF 监控器。

• 它实时计算**“控制一致性”**：如果神经网络输出的转向指令与物理惯性模型预测的轨迹存在严重偏差，eBPF 会瞬时拦截指令并切换到基于几何规则的备份链路，确保车辆绝对安全。

四、 总结：从“生硬执行”到“具身直觉”

过去十年的演进，是将规控算法从**“复杂的公式堆砌”打造成了“车辆的本能感官”**。

• 2015 年： 规控是在白纸上画方块，让车死板地跟着走。
• 2025 年： 规控是赋予了车辆“肌肉记忆”和“驾驶情商”，它能理解复杂的社会化博弈，并以极其优雅的物理动作完成每一段旅程。