汽车的出现,促进了世界经济的发展,也对人们生活产生了巨大的影响,使人们的生活更加便利。但随着汽车保有量的持续增加,多种环境问题显现,汽车的排放问题和能源消耗问题急需世界各个企业解决。于是,许多企业开始推动传统汽车行业转型,结合电子信息技术,提出了汽车行业的“新四化”,使汽车行业向着电动化、网联化、智能化、共享化发展。论文基于这一发展背景,不同于传统以控制策略、能量管理的角度研究提高汽车续航（减少能耗）,本文从路径规划的视角提出了一种减少能耗的解决方案,汽车路径规划是汽车行业“新四化”的必然趋势,在工业、军事、交通领域都具有广阔的研究价值与意义。本论文以传统二维路径规划方法为基础,将地图扩展至三维,并加入能耗目标,设计汽车三维路径规划方法,使汽车能够在复杂的三维地形图和路网地图中权衡能耗和路程这两个目标进行路径规划,论文具体的研究内容包括:第一,通过栅格法建立三维地形图和路网地图,对传统路径规划方法的基本原理进行介绍（A*算法和蚁群算法）,再根据三维地图的特点建立了合理的能耗值和路程值计算模型;最后介绍了多目标优化算法的原理,对后续章节解决权衡能耗和路程的汽车三维多目标路径规划问题提供理论基础。第二,针对传统蚁群算法在三维地图中搜索效率低,容易陷入局部最优的问题,设计了新的路径搜索引导策略以及信息素更新因子,并引入并行搜索对蚁群算法流程进行改进;为了使蚁群算法能够权衡能耗和路程进行路径规划,设计了全新的启发函数来评估能耗值和路程值,并引入能耗值信息素和路程值信息素代替传统单信息素;设计多目标优化算法对蚁群算法规划得到的路径进行优化,找到能耗值和路程值折中的路径,在随机地形图中与传统蚁群算法进行对比,仿真结果验证了该方法在汽车三维路径规划应用中的优越性,也对三维路径规划方法设计提供了有效的解决方法。第三,设计了权衡能耗和路程的A*算法,以解决传统A*算法在三维地图中搜索效率低,搜索路径不合理等问题;设计混沌多目标算法针对能耗和路程两个目标对A*算法启发函数中的参数进行整定,优化结果表明该方法可以找到能耗值和路程值折中的路径;在不同三维地形图上,将该方法与传统A*算法进行对比仿真,仿真结果验证该方法在三维路径规划应用中的优越性;最后将A*算法在路网地图上进行仿真,与传统A*算法进行对比,仿真结果表明该方法能够使汽车在增加少量路程值的条件下大量减少能耗值,为汽车续航提供一个有效的解决方案。