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无人驾驶车辆中的路径规划策略

无人驾驶汽车是一项基于自动化技术的高科技产品，它可以自主地实现行驶路

线的规划、执行和控制。无人驾驶汽车是现代智能交通系统中的重要组成部分，也

是未来互联网与物理世界结合的重要载体。

在无人驾驶汽车技术中，路径规划是一个非常重要的环节，包括路径的选择、

路径长度的优化、路径的跟随、处理障碍物和实现移动机器人等。无人驾驶汽车的

路径规划策略有多种，下面将分别从局部路径规划和全局路径规划两方面详细探讨。

一、局部路径规划

局部路径规划是将无人驾驶汽车的车速、偏转角和其他运动参数作为输入，通

过查找地图中可行驶区域和障碍物信息，实现车辆实时运动路径的规划和控制。在

无人驾驶汽车运行的过程中，因路况变化或者障碍物的出现，局部路径规划需要及

时响应指令，并进行安全、合理的路径规划来保证车辆的安全行驶。

在局部路径规划中，常用的算法有纯追踪、纯差速、混合追踪和模型预测控制

等。其中，纯追踪算法受限于车辆本身的运动性质和道路的限制条件，一般适用于

规划轨迹较简单的情况。纯差速算法主要利用数学模型通过车辆偏转角度调整行驶

方向，能够实现一些简单的避障操作。混合追踪算法在纯追踪和纯差速算法的基础

上，引入环境感知技术，实现了更高效的路径规划。模型预测控制算法逐渐成为无

人驾驶汽车中的热门算法，该算法通过预测未来状态，实现对目标的追踪和规划。

二、全局路径规划

全局路径规划主要是确定车辆的起点和终点，依据地图信息和车辆运行特性，

实现全局路径的规划。全局路径规划不仅需要考虑到车辆的安全和行驶效率，也需

要考虑到其他交通参与者、环境因素和使用者的需求等。

在全局路径规划中，常用的算法有网格法、离散优化、A*算法、Dijkstra算法

等。其中，网格法是对全局路径规划算法的一种经典描述，采用网格化方法将地图

划分成若干个网格，并通过有哪些信誉好的足球投注网站算法来寻找最短路径。离散优化方法将起点和终点

的坐标视作优化变量，以地图中障碍物的位置和车辆运行的特性为约束条件，建立

最优化问题并寻找最短路径。A*算法和Dijkstra算法是常用的最短路径算法，A*

算法考虑到了车辆的运行特性，通过启发式有哪些信誉好的足球投注网站实现全局路径的规划，而Dijkstra

算法则不考虑启发式有哪些信誉好的足球投注网站，能够快速找到全局最短路径。

结语

无人驾驶汽车的发展离不开高科技技术的支持，路径规划作为无人驾驶汽车中

的关键环节之一，是实现自动驾驶的基础。未来，随着无人驾驶汽车技术的不断推

进和完善，其路径规划策略也将越来越优化和高效。