摘要：分析了近年來智能網聯汽車(Intelligent Connected Vehicle,ICV)運動規劃方法的研究,根據規劃時空尺度和任務目標,將ICV運動規劃細分為路徑規劃、路線規劃、動作規劃和軌跡規劃4級子任務,回顧了各級子任務中智能網聯技術的研究和應用現狀;探討了 ICV中駕駛人行為特性及其對運動規劃結果的影響;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運動規劃方法研究的未來發展方向。結果表明:由于ICV主要依賴車輛網聯信息規劃運動路徑,而路網中同時存在不同網聯等級的ICV,這將增加路徑規劃問題的求解難度;現有ICV路線規劃模型較少考慮周邊多車運動狀態以及路段車道設置情況,將現有算法與微觀交通流模型相結合有助于解決此問題;ICV中人機協同及任務切換領域已出現諸多研究熱點,如城市道路上換道與轉彎動作規劃、ICV引導非網聯車輛行駛等問題;借鑒駕駛人行為模式規劃ICV運動軌跡已成為研究共識,但是車-車、車-路網聯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運動路線和動作協同規劃、運動規劃和軌跡跟蹤控制有助于獲得全局最優的運動規劃結果和車輛控制策略;根據具體規劃任務特點選擇構建ICV運動規劃模型的基礎理論,有助于發揮各類理論的優勢,提升規劃算法的靈活性和適用性。