当前,自动驾驶已经成为汽车行业、学术界的重要研究领域之一。自动驾驶技术迅速发展,使得车辆将离开人类驾驶员的操作由智能系统执行驾驶任务。高精度地图作为自动驾驶的关键技术之一,为自动驾驶车辆提供精确的道路特征和实时路况。高精度地图与自动驾驶车辆的结合,成为了未来智能出行的主流。然而,过去的路径规划都是基于传统导航地图进行的研究,制约了自动驾驶的发展。在高精度地图基础上进行路径规划成为了一项迫在眉睫的具有现实意义的工作。论文以高精度地图作为基础,以实现全局自动驾驶车辆车道级规划为研究目标,阐述了高精度地图与自动驾驶之间的相互关系。通过对高精度地图内容进行刻画分析,构建高精度地图数据模型并在此基础上提出道路-车道结构化路网模型、通过系数模型和道路车道分层分段规划模型。分别针对道路层和车道层的网络模型特点设计算法求解模型,最后根据交通系统仿真原理设计仿真测试模拟自动驾驶车辆在高精度地图基础上进行全局车道级路径规划。在高精度地图基础上提取适用于自动驾驶路径规划的特征数据信息,构建道路-车道结构化路网模型。作为车道级路径规划的前提根据图论原理构建道路层路网模型,需要拓展到道路-车道信息模型,接着映射到车道层信息模型。考虑到全局车道级路径规划的特征,需要建立通过系数模型作为车道层的通过代价函数模型,为车道级路径规划提供基础。道路车道分层分段规划模型,需要根据结构化路网首先进行道路层路径规划压缩可行解的空间,再通过车道层路径规划得到车道级路径,实现基于高精度地图的自动驾驶车辆车道级路径规划。本文设计的道路车道分层分段算法可以应用在较大规模的路网场景中。通过道路车道分层缩短求解车道级路径的时间,经过车道层分段减少构建车道层通过网络的时间,进一步减少自动驾驶车辆车道级路径规划的算法求解时间。