状态格子（State Lattice）是自动驾驶路径规划中的一种结构化表示方法，它将车辆的运动状态离散化为网格化的节点与连接边，每个节点代表车辆在特定时刻的位置、朝向、速度等状态量，边则代表状态间的可行转移轨迹。这种抽象方式将连续的状态空间转化为离散的拓扑结构，既保留了物理可行性约束（如最大曲率、加速度限制），又为搜索算法（如A*、Dijkstra）提供了高效的数学表达框架。其核心优势在于能预先计算符合车辆动力学特性的运动基元（Motion Primitives），形成可复用的轨迹库。
在自动驾驶产品落地场景中，状态格子技术常用于结构化道路的局部路径规划。例如泊车系统可通过预先生成的倒车轨迹格子快速搜索最优路径，而城市道路场景则利用速度自适应的状态格子实现平滑变道。近年来，基于学习的状态格子生成方法（如神经运动基元）进一步提升了复杂动态环境下的规划效率，这种结合经典控制理论与数据驱动的方法，正逐渐成为量产自动驾驶系统的标配方案。