PAGE

PAGE3

无人驾驶汽车轨迹规划研究现状的文献综述

出于对驾驶可靠性、舒适性、安全性和驾驶效率等因素的考虑，可以将无人车的轨迹规划问题归结为车辆行驶轨迹的多目标优化问题。而最佳轨迹是在满足车辆物理约束的条件下，对各优化目标的折中选取。具体而言，无人车轨迹规划算法主要可以分为图搜索法、曲线拟合法、数值优化法、人工势场法、采样法及人工智能算法。

图搜索法

图搜索法基于离散化场景，利用搜索算法求解最优路径。经典的启发式搜索算法包括Dijkstra算法、A*算法，常用于静态最短路径的计算。Dijksta算法以起始点为中心向外扩展，能够计算一个节点到其他所有节点的最短路径。