规则引擎(Rule Engine)是自动驾驶系统中用于管理和执行决策逻辑的软件组件，其核心在于将复杂的业务规则从应用程序代码中解耦出来，以声明式的方式实现条件-动作(Condition-Action)的逻辑推理。在技术实现上，规则引擎通常由事实库(Working Memory)、规则库(Rule Base)和推理引擎(Inference Engine)三部分组成，通过模式匹配算法（如Rete算法）高效评估规则条件并触发相应动作。这种架构使得规则的修改和扩展无需重新编译系统代码，极大提升了决策系统的可维护性和灵活性。
在自动驾驶领域，规则引擎常被用于处理交通法规遵守、危险场景应对等确定性决策场景。例如当传感器检测到前方行人时，规则引擎会根据预设的「检测到行人→立即制动」规则链触发安全响应。值得注意的是，现代自动驾驶系统往往采用规则引擎与机器学习相结合的混合架构——规则处理明确边界条件下的确定性决策，而机器学习模型则处理复杂环境中的概率性判断，二者通过精心设计的交互机制形成互补。这种架构既保证了关键场景下的行为可解释性，又保留了系统应对长尾场景的适应能力。