周伟 李军

（重庆交通大学）

随着人工智能技术的兴起，以自动驾驶车辆为研究对象的运动路径规划问题越来越受到重视。而避障路径规划是自动驾驶车辆的关键部分，对自动驾驶车辆的研究具有重大意义。在自动驾驶汽车行驶过程中，准确地避开障碍物是智能车辆的基本要求。一个好的避障路径规划算法可以安全实时地避开障碍物，且具有较高的乘坐舒适性，从而提高出行效率。文章总结了目前文献中经常出现的各种适用于自动驾驶车辆路径规划的算法，分别从算法路径寻优能力、算法实时性及算法复杂度等方面分析比较了它们在理论上的优势和缺点，为今后的深入研究提供参考。

1　避障技术分析

自动汽车避障技术主要是利用先进的传感器技术来增强汽车对行驶环境的感知能力，将感知系统获取的车速、位置等实时信息反馈给系统，同时根据路况与车流的综合信息判断和分析潜在的安全隐患，并在紧急情况下自动采取报警提示、制动或转向等措施协助和控制汽车主动避开障碍，保证车辆安全、高效和稳定地行驶[1]。采用人工势场法的智能车辆避障原理，如图1所示。

图1　智能车辆避障原理图

文献[2]将避障问题看成有约束的多目标优化问题，而避障问题的处理前提就在于如何根据当前障碍物信息以及自身状态信息决策出该采取何种基本驾驶子操作（分为左换道、右换道、跟随巡航及制动）。

2　局部危险避障算法研究

2.1　智能车局部危险避障概述

自动驾驶车辆作为一种具有自主决策能力的智能机器人，需要从外部环境获取信息并根据信息做出决策，从而进行全局路径规划和局部危险状况下的避障。……