随着汽车保有量的增加,交通事故和城市交通拥堵等问题日益加重,无人车技术成为解决交通安全、效率等问题的重要方法。其中自主导航是无人驾驶技术的重要环节,无人车的自主导航可以分为全局路径跟踪和局部动态路径调整两部分,前者是利用高精度GPS采集路径信息构建电子地图并进行全局路径规划,最终完成规划路径的跟踪。后者则是通过激光雷达、相机、毫米波雷达等感知传感器获取周围环境信息并进行融合,利用局部路径规划算法搜寻可行驶区域完成无人车动态路径调整,实现避障等功能。本文设计了一种基于GPS和激光雷达的无人车路径跟随与避障策略。首先,确定无人车总体系统设计框架:根据设计要求对相关硬件设备进行了选取,针对提出的目标和要求对无人车导航和避障的软硬件模块进行搭建,完成了相关硬件设备的安装和测试。软件层面完成了各模块之间的数据通信、算法实现、人机信息等功能。其次,建立并优化无人车导航矢量地图:对差分GPS系统提取有效信息过滤无用数据,利用差分GPS建立无人车轻量级矢量地图,将道路中交通信号灯、人行横道、限速标志牌等要素融入到矢量地图中。并利用分段三次Hermite多项式插值法对某些路段缺失的地图进行了优化和补全,保障了地图的完整和高精度。再次,确定无人车全局路径规划与路径跟随方案:对矢量地图中的道路进行分类和编号,建立地图way tag和waypoint数组作为各道路的链接和路口的决策行为,进而设计了一种全局路径规划的策略。利用二阶贝塞尔曲线对路口弯道进行曲线拟合,保障路径追踪的准确性。在此基础上建立了一种车辆横向误差和角度误差拟合的无人车路径追踪策略,通过实验验证追踪策略的实时性和准确性。最后,确定了无人车动态路径调整与避障方案,设计一种基于差分GPS全局路径和激光雷达形成的局部路径结合的避障策略,在非结构化道路中,利用基于激光雷达向量场直方图算法实现避障。结构化道路中采用基于差分GPS避障策略,计算相邻车道航向角切换车道,通过实车测试验证了以上策略的可行性和可靠性。本文创新点如下:首先建立了一种基于轻量级矢量地图的无人车路径追踪策略,与传统的路径追踪策略相比,首先该方法在去除了大规模点云数据的同时引入轻量级矢量地图,并将道路信息以标签的形式记录于地图中,在减少存储空间的同时增强了无人车对道路语义信息的理解能力。其次,建立一种基于差分GPS的全局路径和激光雷达局部路径结合的避障策略。与传统避障策略相比,该方法针对不同路况可快速选择避障策略,轻量化的存储使其决策更加迅速,更加满足道路的行驶要求,进一步提高了避障成功概率保障行车安全。