自動駕駛系統的算法優化主要從感知和決策兩個模塊展開。

感知模塊負責收集和處理傳感器數據，關鍵技術有目標檢測與識別、環境感知、傳感器融合等。優化方法包括算法改進，比如讓深度學習更好用于目標檢測與識別；數據增強，增加數據量以提高模型泛化能力；模型壓縮，降低計算量提高實時性。性能評估指標有準確率、魯棒性、實時性和效率。

決策模塊負責生成駕駛指令，關鍵技術包括路徑規劃、軌跡跟蹤、避障控制等。優化方法有算法改進，比如讓參數更精準；參數調整，找到最佳參數組合；數據增強，豐富數據提升效果；模型壓縮，提高運行效率。性能評估指標涵蓋路徑規劃準確性、軌跡跟蹤誤差、避障效率等。

感知和決策模塊密切相關，相互影響，耦合優化能提升系統效率和性能。比如基于多目標優化的算法協同設計，能同時考慮不同目標；基于模型預測控制的算法優化，能預測未來系統行為優化控制指令；基于遷移學習的算法優化，能把已訓練好的模型用到新任務或領域。

環境感知算法優化涉及目標檢測、環境分類、圖像處理、物體跟蹤等方面。像目標檢測算法優化可用基于深度學習、激光雷達、多傳感器融合的方法。圖像處理算法優化包含圖像增強、分割、特征提取等。物體跟蹤算法優化有基于卡爾曼濾波、相關濾波、深度學習跟蹤等辦法。

路徑規劃算法改進包含運動規劃、道路幾何優化、交通預測等。運動規劃可用基于采樣的算法、整合深度強化學習技術等。道路幾何優化要考慮道路特征，融入實時信息。交通預測可利用時間序列分析和深度神經網絡等。

自動駕駛決策規劃算法分為基于規則、基于優化和基于學習三類。基于規則的靠預先定義的規則庫指導車輛行為，由專家設計并調整更新，用邏輯推理決策。