动态路径规划(Dynamic Path Planning)是自动驾驶系统中根据实时环境变化不断调整行驶路径的决策过程。与静态规划不同，它需要综合感知数据、交通规则和车辆动力学等多维信息，在毫秒级时间内生成安全、舒适且符合交通法规的可行轨迹。核心技术包括环境建模、代价函数设计和实时优化算法，其中环境建模需处理传感器噪声和不确定性，代价函数需平衡行驶效率、舒适度和安全性等矛盾目标，而优化算法则要在计算资源限制下实现快速收敛。
在实际产品开发中，动态路径规划面临三大挑战：复杂城市场景的实时性要求、突发障碍物的应急处理，以及人机共驾时的行为预测。现代解决方案多采用分层架构，上层进行语义级决策（如变道或绕行），下层执行运动规划。值得关注的是，基于深度强化学习的端到端规划方法正在突破传统模块化系统的局限，如Waymo的ChauffeurNet和特斯拉的HydraNet都在尝试将感知与规划深度融合。产品经理需特别注意算力分配与功能安全的平衡，确保系统在极端情况下仍能保持最小风险状态。