无人地面车辆(也称为无人车)的自主行驶是当前机器人技术研究的热点,路径规划作为其关键技术之一,只有为两位置点之间提供出一条可行并且最优的路径,才能保证无人车快速、安全、准确地行驶。日益复杂的城市环境和未知多变的越野环境使得无人车需要感知行驶区域范围内的诸多属性信息,无疑增加了感知难度。地理信息系统(Geographical Information System,GIS)作为一种特定的空间信息系统,具有强大的地理信息存储和分析能力,能够有效降低无人车的环境感知难度。针对无人车的运动特点和不同的行驶环境,本文基于GIS,对无人车的路径规划技术展开研究,主要研究成果如下:1.构建适用于无人车自主行驶的GIS数据库,存储辅助无人车感知和决策的先验信息,如车道线信息、交通灯信息、交通标志等,并提供行驶地图。2.针对具有结构化道路特征的城市环境,首先展开道路匹配算法研究,提出基于计算几何的候选路段匹配算法、任务点匹配算法和实时路点匹配策略;其次,根据无人车的运动特点,提出一种改进的双线路口模型,使得规划出的路径轨迹实用性更强;最后,提出局部路径重规划策略,使得无人车能够有效摆脱行驶困境,继续安全行驶。3.越野环境具有非结构化道路特征,针对此环境,通过对比不同的数学插值方法,本文提出一种基于三次Hermite插值的全局路径规划算法,使得无人车的行驶轨迹更加圆滑;针对岔口路段,提出局部路径重规划策略,保证无人车能够顺利通行;结合实际的应用条件以及确保无人车行驶的方便性和易操作性,提出路点引导和控制的具体实现方法。大量的实际跑车实验证明了本文提出算法的有效性;基于这些算法的无人驾驶车辆IN2BOT参加了国家自然科学基金委举办的“2014年中国智能车未来挑战赛”、中国人民解放军总装备部举办的“跨越险阻-2014首届地面无人平台挑战赛”,取得了良好成绩。