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智能汽车自动驾驶系统自动驾驶系统中的多路径规划与最优路径选择.docx
资料介绍
智能汽车自动驾驶系统自动驾驶系统中的多路径规划与最优路径选择
摘要：多路径规划与最优路径选择是自动驾驶决策规划的重要技术，通过生成多条候选路径并选择最优路径，提升路径规划的安全性与效率。本文系统分析了多路径规划与最优路径选择的技术方法，涵盖路径生成方法、代价函数设计、路径评估、路径选择策略以及多目标优化，深入探讨了多路径规划在自动驾驶决策规划中的工程应用。
一、引言
在自动驾驶路径规划中，单一路径规划方法存在局限性，生成的路径可能在特定场景中不是最优的，甚至可能不是可行的。多路径规划通过生成多条候选路径，从多条路径中选择最优的路径，提升了路径规划的鲁棒性与最优性。多路径规划在自动驾驶的动态环境中特别重要，当一条路径因环境变化而不可行时，可以快速切换到其他候选路径。2026年，多路径规划已成为自动驾驶路径规划的标准方法，在高速NOA与城市NOA中得到了广泛应用。
二、路径生成方法
2.1 采样方法
采样方法通过在状态空间中随机采样，生成多条候选路径。快速探索随机树RRT算法通过随机采样扩展搜索树，生成多条可行的路径。RRT*算法在RRT的基础上引入了最优性，生成的路径更加接近最优。
2.2 优化方法
优化方法通过求解优化问题生成候选路径，不同的优化初始值或不同的优化目标生成不同的候选路径。优化方法生成的路径平滑性好，但计算复杂度较高。
三、代价函数设计
3.1 安全代价
安全代价评估路径的安全风险，包括与障碍物的距离、碰撞概率、安全裕度等。安全代价高的路径风险大，在路径选择中优先级低。
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