目前,随着交通事故发生率和机动车保有量的不断上升,行车安全问题及交通拥堵问题越来越严重,发展无人驾驶车辆相关技术则是一种重要且有效的解决方案。近几年来对无人驾驶车辆相关技术的研究,成为各个领域专家学者关注的焦点。路径规划系统作为无人驾驶车辆重要子系统,主要任务是要完成对驾驶环境的建模和对行驶路径的搜索。本文在相关研究的基础上,提出了局部路径方法的改进和优化方案,从而使无人驾驶车辆能够更好地完成局部路径规化任务。具体研究内容包括以下几点:(1)介绍了国内外无人驾驶车辆发展进程,对相关的研究成果和发展水平进行介绍和分析,分析了目前在无人驾驶车辆领域所遇到的问题;总结了目前常用的路径规划算法,并分析各个算法的优缺点。(2)针对无人驾驶车辆局部路径规划系统的结构,分析和论述了系统中各个层级之间的任务分配和协作关系,以及阐明各个系统层级的设计要求。对典型的结构化道路的特点进行了分类和总结,并且根据结构化道路的特点建立了基于概率地图的环境模型;研究了车辆非完整约束性质,并且对无人驾驶车辆的非完整约束性质进行了数学建模。(3)研究了RRT(快速搜索随机树算法)局部路径规划方法,并且基于RRT算法,提出了新的改进和优化方法,改进和优化方法包括:基于车辆运动学约束的RRT路径规划方法、基于障碍物分布的路径节点修剪方法、基于B样条曲线路径平滑与优化方法和基于无人驾驶车辆转向控制器模型的路径优化方法。仿真结果表明这些方法能够很好的完成路径的规划和优化任务。(4)使用Dubins曲线生成了三种典型的道路的预设路径,包括:直道、十字路和U型路,针对这三种路径设计了基于预生成路径的规划系统,并且设计了预生成路径的规划算法。结合改进的RRT算法和基于预生成路径的规划方法,设计了基于预生成路径的RRT规划系统。最后对局部路径规划系统进行仿真试验,从试验结果可知,基于预生成路径的RRT规划方法可以很好完成无人驾驶车辆局部路径的规划任务。