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路径规划概述

目前决策控制方法分为三类：sequential planning、behavior-aware planning 和 end-to-end planning。本文将重点介绍 sequential planning 方法，它涉及自动驾驶汽车的感知控制过程，最后总结待解决的问题。

在路径规划领域，无人车的运动轨迹生成主要采用直接轨迹生成法与路径-速度分解法。相比前者，路径-速度法难度较低，因此更常用。

路径规划算法可分为四大类：基于采样的算法（如 PRM、RRT）、基于搜索的算法（如 A*、D*）、基于插值拟合的轨迹生成算法（如 β样条曲线）、以及用于局部路径规划的最优控制算法（如 MPC）。本文将按照上述顺序逐一讲解。

基于采样法的路径规划包括 PRM（Probabilistic Road Map）与 RRT（Rapidly-exploring Random Tree）。PRM 算法通过均匀随机采样和图搜索来解决路径规划问题，但其对状态之间精确连接的要求在复杂环境中较为困难。RRT 算法则能有效解决该问题，通过随机生长树结构快速探索状态空间。

采样法在提升求解效率上，可通过优化 RRT 算法，采用均匀采样、启发式采样、优化距离度量、降低碰撞检查次数、提升实时性等方法。此外，RGG（Random Geometric Graph）算法和 RRT* 算法在保证渐进最优性的前提下，进一步提升效率。

基于搜索的算法，如 Dijkstra、A* 算法，通过离散状态空间并使用图搜索来寻找最优路径。为提高效率，可使用 Weighted A*、D*、LPA*、ARA* 等算法，并在兼顾算法效率与最优性上，采用 MHA*、DMHA* 算法。

基于插值拟合的算法，如 Dubins 曲线、Reeds and Shepp (RS) 曲线、多项式插值曲线、样条曲线（β样条曲线、η^3曲线）等，提供连续、可导的路径，适合用于描述道路图。

基于最优控制的算法（如 MPC），特别适用于局部路径规划与避障，同时考虑动力学、运动学约束及未来可能的不确定性，如舒适性、感知信息的不确定性、车间通信的不确定性。

推荐开源项目 CppRobotics，以供学习与参考。入门路径规划领域时，应结合工程、理论与视野的深入理解，全面掌握算法内容与原理，了解其在科研与企业应用中的实际案例。

小结，路径规划概述了当前方法，但具体学习与应用需根据实际需求进行重点掌握。未来路径规划领域将继续在算法优化、模型预测、控制策略等方面进行深入研究。

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