路径规划技术是智能驾驶研究领域的一个重要组成部分,是智能车完成行驶任务的前提。根据研究课题的需要,为实现在复杂环境下能够规划出满足智能车运动学约束并安全避障的路径,研究了一种改进快速随机拓展树（RRT）算法同时融合了四阶贝塞尔曲线优化的路径规划方法。在分析了基本算法原理和优缺点的基础上明确了可以进行算法改进的方向,通过引入角度约束策略、目标偏向策略、邻域重构策略等三个方面改进了基本算法,利用改进算法可以得到满足基本避障约束的一条全局参考路线。利用四阶贝塞尔曲线对参考路径进行路径点分割,确定出发位置和目标位置后,参数化求解曲线所需的五个控制点,根据五个控制点来确定出四阶贝塞尔曲线。最后从若干备选曲线中根据障碍物量化参考评估选择出具有出发位置约束、目标位置约束、曲率连续约束并且足够平滑的最优路线。通过分析车辆运动状态方程,在满足车辆的速度和加速度连续有界,车辆不发生侧向滑动的约束条件下,对控制方向盘执行与轨迹对应前轮转向角进行了合理的速度规划。将路径规划算法在计算机中进行了仿真实验,然后依托企业的实车测试平台在结构化智能驾驶专用道路中进行了实车实验。通过实车验证以及分析得到的数据结果,证明了本文所研究方法的有效性和可行性。