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摘要
近年来自动驾驶技术备受关注。与城市道路环境相比，无人车在三维越野地
形中同时受到起伏地形和障碍物的综合影响，这给路径规划任务带来更大的挑战。
在以往三维越野地形的无人车路径规划研究中，由于很难同时考虑起伏地形与障
碍物，并且实验仿真环境与真实越野环境之间差异较大，会降低无人车在越野地
形中行驶的安全性和稳定性，因此路径规划的结果往往不能直接用于跟踪控制。
针对无人车在未知越野环境下的路径规划问题，本文设计并搭建了深度强化
学习的训练环境，将无人车的路径规划和连续跟踪控制联系起来，在确保规
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