无人车的路径规划技术是无人驾驶研究领域的一个重要组成部分,是无人车完成复杂任务的前提,根据研究课题的需要,为实现在障碍物环境下规划出满足无人车运动学约束并安全避障的路径,提出了一种蚁群算法与四次贝塞尔曲线融合的路径规划方法。在分析了几种改进算法思想的基础上,通过改进启发函数、初始信息素分配、转移概率、全局信息素更新等四个方面改进了经典蚁群算法。提出了一种四次贝塞尔曲线的局部路径规划的方法。首先确定出发位置和目标位置,然后通过最小化曲线的最大曲率与最小曲率之间的差值来确定四次贝塞尔曲线所需的五个控制点,再根据五个控制点确定四次贝塞尔曲线,最后从若干备选曲线中选择最优路线。针对无人车路径规划的融合优化,提出了一种蚁群算法结合四次贝塞尔曲线的方法:在栅格地图下利用改进的经典蚁群算法,规划出从起始点到目标点的全局最短路径;然后将路径分割成有限个位置点,在每两个位置点之间生成具有出发位置约束、目标位置约束、曲率连续约束并安全避障的四次贝塞尔曲线;最后形成一条连续的无人车行驶路线,使用Matlab软件进行仿真实验,经过仿真验证,证明了此方法的有效性和可行性。