概率论在自动驾驶决策中的角色，如何平衡风险与安全？

在自动驾驶技术的核心领域中，概率论不仅是理论支撑，更是实际决策的基石，面对复杂的交通环境和不可预测的人类行为，自动驾驶系统需在瞬间做出数以万计的决策，每一个都关乎乘客的安全。

问题提出： 在自动驾驶汽车进行避障决策时，如何科学地评估不同行动方案的成功概率，以最小化碰撞风险？

回答： 运用贝叶斯定理和马尔可夫链模型，自动驾驶系统能根据历史数据和实时传感器信息，动态更新各行动方案的成功概率，当系统检测到前方有行人横穿马路时，它会根据历史碰撞数据、行人的移动轨迹预测、以及当前路况的紧急程度，计算刹车、避让或减速的即时概率，通过这种方式，系统能在保证安全的前提下，最大化行驶效率和乘客舒适度。

概率论还帮助我们设定合理的安全阈值，如设定一定的碰撞概率上限作为系统设计的基准，确保在长期运行中，自动驾驶汽车能维持在一个可接受的风险水平内，这种基于概率的决策过程，是自动驾驶技术迈向实用化、安全化的关键一步。