决策规划仿真实训台是针对智能系统决策逻辑与路径规划设计的专业教学设备，聚焦自动驾驶、工业机器人等领域的动态决策、路径优化及场景应对能力培养，适用于高校智能科学与技术专业教学、企业算法研发培训，为构建决策规划思维与实战能力提供沉浸式实训平台。​实训台采用 “数字孪生场景 + 算法开发中枢” 架构。核心包含多维度仿真引擎，可构建城市道路、工业园区、复杂地形等 20 余种虚拟场景，支持动态障碍物（行人、车辆、突发障碍）的随机生成与行为模拟；配备算法开发模块，兼容 Python、C++ 等主流编程语言，提供路径规划（A*、RRT*）、决策逻辑（有限状态机、强化学习）等基础算法模板，支持自定义参数调优与代码验证；搭载实时可视化终端，能同步显示规划路径、决策树分支及场景交互过程，通过数据图表对比不同算法的效率与鲁棒性。​实训内容覆盖决策规划全流程。基础实训通过预设场景的算法调用，理解 “环境感知 — 状态评估 — 路径生成 — 动作执行” 的决策闭环，如自动驾驶中的车道保持与避障逻辑；进阶实训聚焦算法优化，针对复杂场景（如无保护左转、多智能体协同）调整路径权重参数，提升规划效率与安全性；综合实训模拟极端工况（如传感器失效、突发交通事件），要求设计容错决策机制，系统从路径最优性、决策响应速度、场景适应性三方面评分。​教学优势显著，实训台打破实体场景的局限性，通过 “虚拟场景复现 — 算法快速迭代 — 效果量化评估” 的闭环训练，解决 “真实场景成本高、危险工况难复现” 的教学痛点。与实体机器人实训平台形成互补，前者侧重决策逻辑与算法设计，后者专攻物理执行与控制。配套算法案例库与场景开发手册，对标智能系统工程师岗位标准，助力快速掌握决策规划核心技术，提升复杂场景下的智能决策能力。