摘要
本研究通过深入分析自动驾驶车辆路径规划的关键技术，探讨了自动驾驶技术、路径规划理论及主流路径规划方法。概述了自动驾驶技术的基本原理和发展现状，强调了路径规划在自动驾驶系统中的重要地位。接着，详细介绍了路径规划理论，包括传统规划算法、机器学习与数据驱动方法以及混合规划策略等。每种方法的特点、优势及局限性均进行了深入探讨。针对自动驾驶车辆路径规划面临的复杂环境适应性、实时性要求、安全性问题和技术集成等挑战，本研究提出了相应的对策。通过增强环境感知能力，自动驾驶车辆能够更准确地识别并响应环境变化；优化算法效率，确保实时路径规划的可行性和有效性；强化安全机制，提升自动驾驶系统的安全性和可靠性；系统集成测试，确保各模块之间的协同工作，减少潜在风险。本研究还强调了混合规划策略和模块化设计在自动驾驶车辆路径规划中的重要性，通过融合不同算法和模块，实现更高效的路径规划和决策支持。本研究旨在推动自动驾驶技术的发展，提高自动驾驶车辆的安全性、舒适性和智能化水平，为智能交通系统的构建提供有力支持。
关键词：自动驾驶；路径规划；数据驱动；混合规划策略
目录
一、绪论 3
1.1 研究背景与意义 3
1.2 国内外研究现状 3
1.3 研究目的与内容 3
二、相关理论基础 4
2.1 自动驾驶技术概述 4
2.2 路径规划理论 4
2.3 自动驾驶车辆的决策支持系统 4
三、主流路径规划方法 5
3.1 传统规划算法 5
3.1.1 图搜索算法 5
3.1.2 动态规划 5
3.2 机器学习与数据驱动方法 6
3.2.1 深度学习 6
3.2.2 强化学习 6
3.3 混合规划策略 7
3.3.1 多算法融合 7
3.3.2 模块化设计 7
四、自动驾驶车辆路径规划的挑战 7
4.1 复杂环境适应性 7
4.2 实时性要求问题 8
4.3 安全性问题 8
4.4 技术集成问题 8
五、自动驾驶车辆路径规划的对策 9
5.1 增强环境感知能力 9
5.2 优化算法效率 9
5.3 强化安全机制 10
5.4 系统集成测试 10
六、结论 10
参考文献 11
本研究通过深入分析自动驾驶车辆路径规划的关键技术，探讨了自动驾驶技术、路径规划理论及主流路径规划方法。概述了自动驾驶技术的基本原理和发展现状，强调了路径规划在自动驾驶系统中的重要地位。接着，详细介绍了路径规划理论，包括传统规划算法、机器学习与数据驱动方法以及混合规划策略等。每种方法的特点、优势及局限性均进行了深入探讨。针对自动驾驶车辆路径规划面临的复杂环境适应性、实时性要求、安全性问题和技术集成等挑战，本研究提出了相应的对策。通过增强环境感知能力，自动驾驶车辆能够更准确地识别并响应环境变化；优化算法效率，确保实时路径规划的可行性和有效性；强化安全机制，提升自动驾驶系统的安全性和可靠性；系统集成测试，确保各模块之间的协同工作，减少潜在风险。本研究还强调了混合规划策略和模块化设计在自动驾驶车辆路径规划中的重要性，通过融合不同算法和模块，实现更高效的路径规划和决策支持。本研究旨在推动自动驾驶技术的发展，提高自动驾驶车辆的安全性、舒适性和智能化水平，为智能交通系统的构建提供有力支持。
关键词：自动驾驶；路径规划；数据驱动；混合规划策略
目录
一、绪论 3
1.1 研究背景与意义 3
1.2 国内外研究现状 3
1.3 研究目的与内容 3
二、相关理论基础 4
2.1 自动驾驶技术概述 4
2.2 路径规划理论 4
2.3 自动驾驶车辆的决策支持系统 4
三、主流路径规划方法 5
3.1 传统规划算法 5
3.1.1 图搜索算法 5
3.1.2 动态规划 5
3.2 机器学习与数据驱动方法 6
3.2.1 深度学习 6
3.2.2 强化学习 6
3.3 混合规划策略 7
3.3.1 多算法融合 7
3.3.2 模块化设计 7
四、自动驾驶车辆路径规划的挑战 7
4.1 复杂环境适应性 7
4.2 实时性要求问题 8
4.3 安全性问题 8
4.4 技术集成问题 8
五、自动驾驶车辆路径规划的对策 9
5.1 增强环境感知能力 9
5.2 优化算法效率 9
5.3 强化安全机制 10
5.4 系统集成测试 10
六、结论 10
参考文献 11
