端对端智能汽车是使用人工智能算法直接控制的一类智能汽车,它能根据传感器的数据输入直接输出车辆的控制指令。在对端对端智能汽车的驾驶模型进行设计时,工程师不再需要对行车过程中出现的各个场景进行显式的定义,仅需要使用人类驾驶数据集来训练人工智能算法模型,便可使驾驶模型具有驾驶汽车的能力。和以往的智能汽车路径规划不尽相同,本文的研究工作面向端对端智能汽车,为端对端智能汽车规划前向引导区,引导智能汽车的行驶方向。根据端对端驾驶模型的特点,本文首先设计了以端对端驾驶模块和辅助驾驶模块为核心的面向端对端智能汽车应用的整体控制框架,该框架具有移植性和扩展性强的特点。而前向引导区规划为辅助驾驶模块中的一个子模块,它负责将上层导航系统的信息转换为端对端驾驶模型可以接受的控制语言,是上层导航系统和端对端驾驶模型沟通的桥梁。本文选择对非线性的智能汽车模型直接进行离散化,分别从数值稳定性、精度和效率三个方面比较了Euler法、二阶RK法和四阶RK法,最终选取二阶RK法构建了离散的智能汽车预测模型。在得到离散的智能汽车预测模型之后,对模型添加约束并构造了由过渡路线和目标路线组成的规划目标路线,依此构造了具有工况自适应能力的目标函数,该最优规划问题将使用SQP算法进行求解。在得到了离散的求解结果之后,对其使用带导插值,使规划的结果可使用数学函数显式表示,并将结果往垂直于智能汽车行驶方向的两端扩展,最终得到前向引导区。为了验证所设计算法的有效性,本文基于PreScan和ROS搭建了硬件在环试验平台,设计了硬件在环试验平台的软件架构,并将算法编写成C++代码,分别对三个典型场景进行了测试,实现了良好的效果,说明本文所述算法具有可行性。