摘要：分析了近年來智能網(wǎng)聯(lián)汽車(Intelligent Connected Vehicle,ICV)運動規(guī)劃方法的研究,根據(jù)規(guī)劃時空尺度和任務目標,將ICV運動規(guī)劃細分為路徑規(guī)劃、路線規(guī)劃、動作規(guī)劃和軌跡規(guī)劃4級子任務,回顧了各級子任務中智能網(wǎng)聯(lián)技術的研究和應用現(xiàn)狀;探討了 ICV中駕駛?cè)诵袨樘匦约捌鋵\動規(guī)劃結果的影響;從技術背景、研究場景、算法流程和應用理論4個方面,提出ICV運動規(guī)劃方法研究的未來發(fā)展方向。結果表明:由于ICV主要依賴車輛網(wǎng)聯(lián)信息規(guī)劃運動路徑,而路網(wǎng)中同時存在不同網(wǎng)聯(lián)等級的ICV,這將增加路徑規(guī)劃問題的求解難度;現(xiàn)有ICV路線規(guī)劃模型較少考慮周邊多車運動狀態(tài)以及路段車道設置情況,將現(xiàn)有算法與微觀交通流模型相結合有助于解決此問題;ICV中人機協(xié)同及任務切換領域已出現(xiàn)諸多研究熱點,如城市道路上換道與轉(zhuǎn)彎動作規(guī)劃、ICV引導非網(wǎng)聯(lián)車輛行駛等問題;借鑒駕駛?cè)诵袨槟Ｊ揭?guī)劃ICV運動軌跡已成為研究共識,但是車-車、車-路網(wǎng)聯(lián)信息在此領域的應用仍然有限;采用反饋-迭代的方法進行ICV運動路線和動作協(xié)同規(guī)劃、運動規(guī)劃和軌跡跟蹤控制有助于獲得全局最優(yōu)的運動規(guī)劃結果和車輛控制策略;根據(jù)具體規(guī)劃任務特點選擇構建ICV運動規(guī)劃模型的基礎理論,有助于發(fā)揮各類理論的優(yōu)勢,提升規(guī)劃算法的靈活性和適用性。