伴随着人工智能的发展,无人驾驶受到了社会各界越来越多的关注。从开始的智能车辆到现在的智能网联汽车,无人驾驶正逐步走入寻常百姓的生活中。本文重点研究无人驾驶系统中的局部路径规划问题和轨迹跟踪问题,并以此为出发点搭建无人驾驶观光车实车平台。首先,本文研究了无人驾驶的局部路径规划问题。无人驾驶中的局部路径规划问题可以统一成动态避障问题来处理,本文将人工势场法和模型预测控制算法相结合,提出了一种基于决策过程的局部路径规划方法。进一步将应用场景扩展到V2X环境,将交通信号灯与超车时间约束考虑在内,提出了一种便于工程实践的规划算法。其次,本文研究了无人驾驶的轨迹跟踪问题。根据车辆运动学模型,本文给出了基于粒子群优化算法的模型预测控制轨迹跟踪问题的一般求解方法。利用预测模型对未来状态进行预测并以代价函数作为粒子群优化的适应度计算公式,迭代寻找最优粒子以确定最优控制量。进一步考虑系统整体计算负担,利用粒子群算法迭代和模型预测控制局部预测的特点,采用递进式结构,在规划层与控制层均采用基于粒子群的模型预测控制方法,降低了系统整体的计算时间。联合仿真验证了该算法的可行性。最后,本文给出了无人驾驶观光车的软硬件实施方案。从应用场景和需求出发,以常见的校园观光车为基础,搭建了无人驾驶观光车平台。硬件方面,利用STM32F103C8T6单片机实现了车辆转向、油门、制动的线控改装,并利用机器人操作系统进行车辆感知、规划、控制算法的编写。系统整体的软硬件联合调试验证了设计的可行性及系统的可靠性。