路径规划（Path Planning）是自动驾驶系统中的核心技术之一，指在给定环境地图和车辆状态的前提下，计算出一条从起点到终点的最优或可行行驶路径的过程。这里的「最优」通常体现在安全性、舒适性、效率等多个维度，具体表现为路径长度最短、能耗最低、避障可靠性最高等不同优化目标。路径规划需要综合考虑道路结构、交通规则、障碍物分布以及车辆动力学特性等约束条件，其算法实现常依赖于图搜索（如A*算法）、采样法（如RRT算法）或数值优化方法。
在实际产品开发中，路径规划模块需要与高精地图、定位、感知等系统紧密协同。例如在城市复杂场景下，规划算法需实时处理动态障碍物预测结果，并在百毫秒级时间内生成符合人类驾驶习惯的轨迹。当前技术前沿正探索融合深度学习的方法，使规划结果能更好地适应不确定环境和长尾场景。产品经理需特别关注规划算法在极端工况下的鲁棒性表现，以及计算资源消耗与实时性的平衡问题。