自动驾驶中的PNC是指路径规划与导航（Path planning and navigation）的概念。
它主要负责根据传感器收集到的实时环境信息，如障碍物、交通信号灯、道路标志等，以及驾驶者的驾驶意图和预设目标，来规划出一条安全、高效、经济的自动驾驶路径。PNC系统通常会结合人工智能算法和大数据分析技术，以适应各种复杂的道路环境和交通状况。
为了更好地理解PNC的工作原理，我们可以将其分解为以下几个步骤：
1. 感知环境：自动驾驶车辆会配备各种传感器，如激光雷达、摄像头和超声波传感器等，以实时收集周围环境信息。这些信息包括障碍物的位置、大小、形状，交通信号灯的颜色，道路的曲直度和其他车辆的运动轨迹等。
2. 规划路径：基于收集到的环境信息，PNC系统会根据预设的导航规则和驾驶目标，如到达某个特定的地点或以最快速度到达目的地等，来生成一条路径。在生成路径的过程中，PNC系统还会考虑各种可能的障碍和危险因素，如其他车辆、行人、路障等，以确保路径的安全性。
3. 执行决策：PNC系统生成的路径信息会通过车辆控制系统传送到自动驾驶系统，从而控制车辆按照规划的路径行驶。在此过程中，PNC系统还需要不断调整和优化路径，以应对不断变化的环境和交通状况。
综上所述，PNC在自动驾驶中起着至关重要的作用。它不仅负责规划出安全、高效的自动驾驶路径，还通过不断优化决策来应对各种复杂的道路环境和交通状况。这不仅可以提高自动驾驶的安全性和可靠性，还有助于降低能源消耗和减少交通事故的发生。
至于数据采集的问题，目前来说大部分自动驾驶汽车采用的高精地图主要就是通过对现实世界的车辆和环境数据进行采集而来。地图中包括了大量城市、乡镇的道路以及各种设施的坐标系定位数据，从而可以让自动驾驶汽车明确自己当前所处的位置以及周围环境的信息。此外，随着AI技术的发展，未来可能会使用更多的传感器数据来辅助高精地图的数据采集和分析。这些数据不仅可以帮助自动驾驶汽车进行准确的路径规划，还可以帮助其更好地理解和适应环境，从而提高自动驾驶的安全性和可靠性。
