关键词：Robotaxi；自动驾驶算法；多传感器融合；BEV感知；轨迹规划；模型预测控制
引言
Robotaxi（自动驾驶出租车）作为L4级自动驾驶的核心落地场景，正成为全球科技企业和车企的必争之地。与L2/L3级辅助驾驶不同，Robotaxi需要在复杂城市道路中实现全场景无人化运营，其技术核心在于一套高可靠、低延迟、强鲁棒的算法栈。从感知环境、定位自身，到规划轨迹、控制车辆，每个环节的算法都直接决定了Robotaxi的安全性和体验感。
本文将从技术人员视角，深度拆解Robotaxi的四大核心算法模块（感知、定位与建图、规划、控制），结合开源项目代码示例和工程化实践难点，全面解析Robotaxi算法的设计思路与优化方向。本文内容适用于自动驾驶算法工程师、高校研究人员及技术爱好者，代码示例基于Python/PyTorch/ROS，可直接复现验证。
一、感知算法：多传感器融合与环境理解
感知是Robotaxi的“眼睛和耳朵”，目标是通过传感器获取环境信息，实现对车辆、行人、车道线、交通标志等元素的精准识别与理解。Robotaxi的感知系统通常采用多传感器融合方案（摄像头+激光雷达+毫米波雷达+IMU），单一传感器无法满足全场景需求（如摄像头受光照影响、激光雷达成本高、毫米波雷达分辨率低）。
