状态空间采样是一种在复杂系统控制与决策中广泛使用的技术，它通过离散化系统可能的状态集合，从中抽取代表性样本进行分析或规划。在自动驾驶领域，状态空间通常由车辆位置、速度、航向角等动态参数构成，采样过程则是在这个高维连续空间中智能地选取关键状态点，以平衡计算效率与决策质量。这种方法能够将原本难以处理的连续优化问题转化为可计算的离散近似问题，为路径规划、行为决策等核心模块提供数学基础。
对于自动驾驶产品开发而言，状态空间采样的质量直接影响系统表现。例如在复杂路口场景中，合理采样车辆可能的加速度和转向角组合，可以显著提升变道决策的平滑性和安全性。现代采样算法如RRT*（快速扩展随机树）和Hybrid A*结合了随机性与启发式搜索，既保证覆盖度又避免维度灾难。产品经理需要理解采样密度与实时性的权衡关系——过密的采样会导致计算延迟，过疏则可能遗漏最优解。