（1）Frenet坐标系下动力学建模 （2）自动驾驶车辆的换道轨迹规划 针对五次多项式换道法仅在初始时刻规划换道轨迹的问题，本文结合行驶环境边 界条件，建立五次多项式换道轨迹模型。将换道轨迹规划解耦成横、纵向轨迹规划。 综合考虑换道性能指标，建立横向轨迹优化模型。 （3）自动驾驶车辆的换道轨迹跟踪控制 针对轨迹跟踪控制算法计算量大，鲁棒性差等问题，本文对横、纵向轨迹跟踪进 行解耦控制，从而降低计算量。采用实验的方法，制作油门/刹车标定表，通过双PID 控制器进行纵向轨迹跟踪控制；采用Ackermann公式设计控制函数，将滑模切换函数 替换为状态向量的第四个状态量，从而证明系统运动点到达滑模面以后，不受外界扰 动影响，具有较好的鲁棒性；通过李雅普诺夫函数证明了系统可以在有限时间内到达滑模面。 （4）高速行驶环境下两种换道场景的仿真验证 通过Matlab/Simulink分别与Prescan、Carsim联合仿真，对自动驾驶车辆的换道 轨迹规划与跟踪控制进行仿真验证。仿真结果表明，加入模型预测控制算法的五次多 项式轨迹规划方法可以有效的动态规划换道轨迹。

研究了一种全新的基于自适应混沌变异粒子群的路径规划算法。该方法首先进行环境建模，利用改进的粒子群算法获得一条较优路径。在改进的粒子算法中为防止早收敛，加入自适应混沌变异操作，在加强算法局部搜索能力的同时保证搜索过程中种群的多样性。仿真实验表明，即使在复杂的环境下，利用该算法也可以规划出一条全局较优路径，且能安全避碰。

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第二章，基础知识 第四章，分治法 第五章，贪心算法 第六章，动态规划 第八章，回溯法 第九章，分枝-限界法

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D* Lite算法的核心思想是通过不断更新代价地图来实现路径规划。它使用两个主要的数据结构：状态图和优先队列。状态图记录了每个位置的代价信息，而优先队列则根据代价信息来选择下一个要扩展的节点。 在使用D* Lite算法进行路径规划时，首先需要初始化起点和目标点，并将起点加入到优先队列中。然后，算法会不断从优先队列中选择代价最小的节点进行扩展，直到找到目标点或者无法找到路径为止。在扩展节点时，D* Lite算法会根据当前节点的代价信息和邻居节点的代价信息来更新状态图，并更新优先队列中节点的优先级。