随着社会发展进程的加快，在近几年中道路交通涌现出诸多问题，这使得智能交通系统（Intelligent Transport System，简称ITS）得到了广泛关注。作为ITS重要组成部分的智能车辆（Intelligent Vehicles，简称IV），其是集合了环境感知、规划决策和辅助驾驶等多项功能于一体的综合智能车辆系统，是未来的发展方向。而对其的深入研究有助于降低日益严重的交通事故发生率，在某种程度上可以缓解当前的交通状况。　　快速有效地规划出车辆出行前或行驶过程中的最佳行驶路线是智能车辆系统中的重要一环，也是确保其安全到达目的地的首要目标。路径规划技术作为智能车辆系统的关键技术之一已经取得了一定的科研成果，但以往的路径规划算法在处理大数据的道路网络信息方面存在一定的局限性，基于此，围绕北京工业大学智能车辆平台，设计一种与之相适应的快速有效地路径规划方法是具有重要意义的。　　首先，对现有路径规划方法进行了研究和分析，并从实际的交通道路网络出发，充分利用电子地图的道路网络信息，设计了基于节点-链接的网络拓扑模型作为全局环境模型;其次，为了提高算法的搜索效率，缩小路径搜索算法的搜索空间，采用了启发式搜索算法与人工势场思想相结合的搜索策略，并引入了邻接节点矩阵的数据结构;再次，为了使得智能车辆能够安全无碰的到达目标点，采用了移动窗口栅格法和三次样条插值法分别对道路和路口两种行车环境进行局部的避障规划和转弯规划;最后，在智能车辆平台中对以上算法进行了实车试验，通过实车的控制来验证算法的可行性，同时，为了实现智能车辆全局地图和规划路径的可视化效果，软件中集成了MapX地图控件的二次开发，应用动态图层对车辆位置和行驶路径进行实时绘制，达到建立起完备的路径规划系统的整体设计初衷。