在自动驾驶技术的核心，路径规划是一个至关重要的环节，它要求系统在复杂的环境中快速、准确地做出决策，而组合数学，作为数学的一个分支，为这一挑战提供了强有力的工具，在自动驾驶中，路径规划可以被视为一个典型的组合优化问题：在给定的起点和终点之间，寻找最优或近似最优的行驶路径，这涉及到对大量可能的行驶方案进行评估和选择，而组合数学中的排列、组合、概率模型等理论，正是解决这类问题的有效手段。
通过应用组合数学中的算法，如动态规划、分支定界等，自动驾驶系统能够更高效地评估不同行驶方案的成本（如时间、能耗、安全性等），从而做出最优决策，这不仅提高了自动驾驶的效率和安全性，还为未来更复杂的交通场景提供了坚实的理论基础，组合数学在自动驾驶决策算法中扮演着不可或缺的角色，是推动自动驾驶技术发展的关键之一。
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