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智能驾驶路径规划与运动控制算法研究.docx
资料介绍
智能驾驶路径规划与运动控制算法研究
摘要：路径规划与运动控制是自动驾驶系统中连接决策与执行的桥梁，直接决定了车辆行驶的安全性、效率与舒适性。本文系统分析了自动驾驶路径规划与运动控制的技术体系，涵盖全局路径规划、行为决策、局部轨迹规划、纵向控制与横向控制等核心算法，深入探讨了模型预测控制、强化学习、博弈论等先进方法在规划控制中的应用。
一、引言
在自动驾驶系统架构中，感知与定位解决了车辆在哪里、周围有什么的问题，而规划与控制解决的是车辆应该怎么走的问题。规划控制模块接收感知定位模块输出的环境状态与车辆状态，按照安全、高效、舒适的目标，计算出车辆的控制指令。规划控制算法的性能直接决定了自动驾驶系统的行驶品质，过于保守的规划会导致通行效率低下，过于激进的规划则可能带来安全隐患。2026年，端到端大模型正在重塑规划控制的范式，但传统模块化的规划控制方法仍在量产系统中占据主导地位，两者互补共存。
二、全局路径规划
2.1 图搜索算法
全局路径规划在已知道路拓扑结构的基础上，规划从起点到终点的最优行驶路径。A星算法是最常用的全局路径规划算法，通过启发式函数引导搜索，在保证最优性的同时兼顾效率。A星算法将道路网络抽象为拓扑图，节点代表道路交叉口，边代表路段，边的权重根据行驶距离、预计通行时间、交通拥堵状况等因素加权计算。对于大规模路网，分层A星算法通过将地图分为不同层级，先在粗粒度层级上规划大致路线，再在细粒度层级上精化局部路径，大幅提升了搜索效率。
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