无人车的自主导航是移动机器人领域的关键技术和研究重点。本文面向室外准结构化场景,主要研究了无人车在弱GPS条件下自主定位、导航和控制问题,旨在提高无人车在室外环境中行驶的安全性和稳定性。为了实现无人车在准结构化道路场景中的准确定位,本文提出了一种基于三维激光数据几何特性的道路边缘特征提取算法,并根据该特征进行无人车的实时定位。通过图像提取的道路线特征,可以与激光提取的道路边缘在特征层面上进行融合,进一步加强道路边缘特征提取的准确性,从而保证无人车于道路区域内定位的可靠性。以先验地图为基础,利用A*算法搜索全局路径,并对全局路径中路口处进行插值平滑处理,避免无人车在路口等具有较大曲率路段中与路肩发生碰撞。同时结合在线构建的三维环境局部地图,实时生成一组局部路径,并依据障碍物避让、车辆行驶规则及车体自身运动学约束三方面因素选择最优局部路径。根据已有的最优局部路径和无人车自身需求,提出了基于传统纯跟踪(Pure Pursuit)路径跟随方法的改进算法,分别从目标点选取和路径曲率对前向距离的确定两方面对原始方法进行改进。改进后的方法能够改善原方法存在的弱化转角(Cutting Corners)的不足,提高无人车路径跟随的准确性,并且对不同的路况加入了速度限制,从而保证无人车行驶的安全性和稳定性。选取大连理工大学校园中多条道路为测试场景,利用实验室自主研发的SmartCruise无人车平台进行测试,实验结果验证了所提方法的有效性和实用性。