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智能驾驶中的路径规划与速度规划.docx
资料介绍
智能驾驶中的路径规划与速度规划
一、引言
路径规划与速度规划是自动驾驶运动规划系统的两大核心组成部分。路径规划决定了车辆"走哪条路"——在已知的环境和车道拓扑中生成一条无碰撞的空间轨迹；速度规划决定了车辆"怎么走"——沿规划路径行驶时每个时刻的速度和加速度分布。两者的协同质量直接决定了自动驾驶的通行效率、乘坐舒适性和操作安全性。在端到端大模型时代，路径规划和速度规划的传统界限正在模糊，但理解它们各自的技术原理和协同机制，仍然是掌握自动驾驶运动控制的基础。
二、路径规划：从全局到局部
全局路径规划。 全局路径规划在整条导航路线上生成一条从起点到终点的宏观路径。导航系统提供的路线经过语义化处理后——将路线分解为"车道级"的导航指引（如"前方500米后在第三车道右转"）——作为全局路径规划的输入。全局规划的搜索算法包括A*、Dijkstra和Hybrid A*等，它们在高精地图或实时感知的路网图上搜索最优路径。
行为规划。 行为规划在全局路径的框架下，决定车辆当前应执行何种驾驶行为——跟车、变道、超车、路口通行、靠边停车等。行为规划的输入包括全局路径信息、自车状态和周围目标的运动状态，输出是一个离散的驾驶行为决策。传统的基于状态机的行为规划在规则设计上复杂且覆盖不全，端到端大模型通过直接从感知特征中输出行为决策，显著简化了行为规划的逻辑。
局部路径规划。 局部路径规划在行为决策的指导下，在当前时刻生成一条时空轨迹——在接下来的数秒内，车辆应该以怎样的轨迹行驶。局部路径规划的约束条件包括：无碰撞约束（轨迹上的每个时刻，自车都与所有障碍物保持安全距离）、动力学约束（轨迹的曲率和曲率变化率不超过车辆的物理极限）、舒适性约束（加速度和加加速度在可接受范围内）。
路径优化的数学方法。 主流局部路径规划方法有三类：基于采样的方法（RRT及其变种）通过在状态空间随机采样构建可行的树状路径；基于插值的方法（多项式曲线、贝塞尔曲线、样条曲线）用参数化曲线表达路径，优化曲线的控制参数以最小化代价函数；基于优化的方法（MPC模型预测控制、凸优化）将路径规划建模为带约束的最优化问题，利用数值优化器求解最优轨迹。华为ADS5.0的规划器采用MPC框架，以50Hz的频率滚动优化轨迹。
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