无人运动平台融合了信息科学、人工智能等前沿技术,具有重大理论与应用研究价值。路径规划是无人运动平台自主导航的重要组成部分。路径规划指无人平台根据某些指标(最短路线、最短时间等),在环境地图中找到从起始点到目标点的最优或次最优路径,并实现避障。本文对无人运动平台基于激光雷达的路径规划问题进行研究,包括复杂环境下无人平台的全局和局部路径规划,主要研究内容如下:分析VLP-16三维激光雷达基本原理、点云数据采集与坐标变换;研究基于激光雷达的无人运动平台环境建模,从栅格地图构建、多层代价地图和定位技术三方面进行阐述,为后文提出的全局路径规划提供理论基础。对比Dijkstra、A*两种全局路径规划算法。仿真结果证明A*算法在性能上优于Dijkstra。本文提出了一种考虑轨迹平滑项的改进A*全局路径规划算法。在原始算法基础上,考虑无人平台运动学约束,生成适合行驶的轨迹;在算法评价函数中加入轨迹平滑项,使轨迹尽量平滑;将评价函数归一化,使平滑项和启发项对目标函数的影响权重保持一致;对离散的轨迹进行拟合,得到接近实际值的曲线曲率。此外,改进了DWA的局部路径规划算法,对经典DWA生成的动态窗口范围进一步缩小;加入算法对阿克曼运动学模型的支持;改进方向角的评价指标,使局部路径的朝向更贴近全局路径朝向。针对极端条件下DWA可能丧失路径规划能力,本文研究了基于有限状态机的局部路径规划算法,根据不同环境定义不同状态机,采取组合行驶策略。通过仿真和室内外实验验证本文提出的路径规划算法。实验结果说明了改进后算法的有效性。