检索主题无人驾驶车辆的路径规划分类途径

无人驾驶车辆的路径规划分类途径包括以下几种： 1. 基于规则的路径规划：这种方法是根据预先设定的规则和约束条件，确定车辆的行驶路线。例如，在停车场或工厂内部道路等简单场景中，可以使用基于规则的路径规划。 2. 基于搜索的路径规划：通过搜索算法，在地图上寻找最优路径。常见的搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法等。这种方法适用于复杂的城市环境中的路径规划。 3. 基于模型的路径规划：使用数学模型来描述车辆的运动状态和环境信息，从而确定最优路径。常见的模型包括动力学模型、轨迹生成模型等。这种方法适用于需要考虑车辆动力学特性的路径规划。 4. 基于机器学习的路径规划：利用机器学习算法对历史数据进行分析和学习，从而预测未来的交通状况和选择最优路径。常见的机器学习算法包括神经网络、决策树等。这种方法适用于需要考虑实时交通状况的路径规划。 5. 基于混合方法的路径规划：将多种路径规划方法结合起来，以达到更好的效果。例如，将基于规则的路径规划与基于搜索的路径规划相结合，可以在复杂的城市环境中实现高效的路径规划。这种方法适用于需要考虑多种因素的路径规划。