路径规划可以让自动驾驶汽车或机器人找到从起点到目标状态最短、最无障碍的路径。路径可以是一组状态(位置和方向)或路径点。路径规划需要环境的映射，并将起始状态和目标状态作为输入。地图可以用不同的方式表示，比如网格地图、状态空间和拓扑路线图。
路径规划技术主要包括两种用于自动驾驶汽车的算法。
基于网格搜索算法在网格地图中寻找基于最小旅行成本的路径。它们可以用于2D环境中的移动机器人等应用程序。然而，实现基于网格的算法所需的内存会随着尺寸的增加而增加，例如对于一个6自由度机器人机械臂。
Sampling-based搜索算法通过在状态空间中随机抽样新节点或机器人配置来创建一个可搜索的树。基于采样的算法适用于低维和高维搜索空间。
路径规划，连同感知(或视觉)和控制系统，构成了任何机器人或车辆自主导航的三个主要组成部分。路径规划增加了自动驾驶汽车、机器人操纵器、ugv和无人机等系统的自主性。
MATLAB®,仿万博1manbetx真软件®,导航工具箱™提供路径规划工具，实现以下功能:
