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本发明请求保护一种具有安全性约束的智能车辆路径规划方法及系统，包括建模阶段和运行阶段。建模阶段首先提取智能车辆安全相关的环境因素，针对环境中每一目标，根据环境因素和目标特征构造静态威胁场，再考虑每一目标的运动学特征，构造目标动态威胁场并融合，最后根据安全性约束构造最短时间最优化目标函数来建立路径规划模型。运行阶段首先利用车载传感器实时采集环境因素与目标特性数据，计算融合的全局目标动态威胁场，然后根据设定的安全阈值分割全局目标动态威胁场，在安全区域内规划出最短时间路径。本发明能使得智能车辆在满足安全性要求的条件下行驶时间最短，可以同时兼顾规划出的路径的通行效率和安全性。

本发明请求保护一种结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法，包括以下步骤：定位及地图加载，障碍物信息处理，坐标系转化与分析，决策与重规划方法，速度规划及局部规划更新。首先利用高精度地图和自车定位信息加载对应的局部参考路径，然后检测障碍物信息，将局部参考路径与障碍物信息进行坐标系转化，并判断是否需要重规划，再通过决策与重规划方法得到局部最优路径，最后通过速度规划与更新局部规划结果实现安全、平稳的行驶。本发明集路径规划、变道决策与速度规划于一体，能在保证无人驾驶安全性的同时，提高结构化环境下的智能车辆局部路径规划方法的时间性能。