浅析几种无人驾驶汽车路径规划算法

杨时川　胡晓晓　胡汉桥

摘 要：路径规划是自动驾驶关键技术之一，各种路径规划算法现已不断改进并不断涌现。本文根据全局和局部路径规划对常用路径规划算法进行分类，对几种常用的路径规划算法原理进行介绍，并分析其发展方向。

关键词：无人驾驶 路径规划 算法原理 发展方向

Analysis of Several Unmanned Vehicle Path Planning Algorithms

Yang Shichuan，Hu Xiaoxiao，Hu Hanqiao

Abstract：Path planning is one of the key technologies of autonomous driving. Various path planning algorithms have been continuously improved and emerging. This article classifies common path planning algorithms based on global and local path planning， introduces the principles of several common path planning algorithms， and analyzes their development direction.

Key words：unmanned driving， path planning， algorithm principle， development direction

1 引言

自动驾驶汽车能够自动感知周围环境、根据环境信息自动做出运动决策并实施行驶。自动驾驶系统的关键技术主要由四个部分组成，分别为：环境感知、行为决策、路径规划和运动控制。环境感知即为车辆凭借自身的各传感器相互配合工作来保证车辆正常行驶，常用的传感器有图像传感器，激光雷达，毫米波雷达，超声波雷达，生物传感器。行为决策是根据传感器获得的信息对未来一段时间的行车环境进行预测，如车道保持、转弯、制动、加速等。运动控制是指根据行为决策和路径规划对车辆本身运动状态进行控制，以达到期望的路径和期望的速度。

路径规划是是指生成一条连接车辆行驶起点位置与终点位置，且不与环境中障碍物发生碰撞的几何路径[1]。实际上两个关键点分别是车辆从A点到B点，不与环境中障碍物发生碰撞。一般前者称为全局路径规划，根据全局静态地图规划出一条从起始点到目标点的可行驶的最优路径。后者则体现了局部路径规划含义，智能车辆的局部路径规划是指基于传感器等设备感知行驶遇到的空间障碍物，在满足动力学、运动学约束以及稳定性、舒适性等评价指标的条件下预先或者实时地为智能车辆规划出从出发点到目标点的最优路径[2]。……