摘要
自动巡航路径规划作为实现智能交通的关键技术之一，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
本文首先介绍了自动巡航路径规划的概念和意义，以及人工神经网络的基本原理。
接着，文章重点综述了国内外在基于人工神经网络的自动巡航路径规划方法方面的研究现状，包括传统路径规划算法的优缺点、人工神经网络在路径规划中的应用优势、不同类型神经网络模型的应用情况等。
此外，本文还分析了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：自动巡航；路径规划；人工神经网络；深度强化学习；智能交通
随着人工智能技术的快速发展，自动驾驶技术日益成熟，自动巡航系统作为其重要组成部分，逐渐成为研究热点。
自动巡航路径规划是指在满足安全、舒适、经济等约束条件下，为车辆规划出一条从起点到终点的最佳行驶路径。
高效、可靠的路径规划算法是实现自动巡航安全性和智能化的关键。
传统路径规划算法主要包括基于图搜索的算法（如Dijkstra算法、A算法）、基于采样的算法（如概率路线图算法、快速扩展随机树算法）以及基于人工势场的算法等[1-8]。
然而，传统算法在处理复杂交通环境、动态障碍物以及不确定性因素等方面存在局限性。
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