Autonomous vehicles (AVs) have now drawn significant attentions in academic and industrial research because of various advantages such as safety improvement, lower energy and fuel consumption, exploitation of road network, reduced traffic congestion and greater mobility. In critical decision making process during motion of an AV, intelligent motion planning takes an important and challenging role for obstacle avoidance, searching for the safest path to follow, generation of suitable behavior and comfortable trajectory generation by optimization while keeping road boundaries and traffic rules as important concerns. An AV should also be able to decide the safest behavior (such as overtaking in case of highway driving) at each moment during driving. The behavior planning techniques anticipate the behaviors of all traffic participants; then it reasonably decides the best and safest behavior for AV. For this highly challenging task, many different motion and behavior planning techniques for AVs have been developed over past few decades. The purpose of this paper is to present an exhaustive and critical review of these existing approaches on motion and behavior planning for AVs in terms of their feasibility, capability in handling dynamic constraints and obstacles, and optimality of motion for comfort. A critical evaluation of the existing behavior planning techniques highlighting their advantages, ability in handling of static and dynamic obstacles, vehicle constraints and limitations in operational environments has also been presented.

由于安全改进，降低能源和燃料消耗，开发道路网络，减少交通拥堵和提高机动性等各种优势，无人驾驶汽车（AVs）现在已在学术和工业研究中引起了广泛关注。在AV运动过程中的关键决策过程中，智能运动计划在避免障碍，寻找最安全的路径，通过优化生成合适的行为和舒适的轨迹生成（同时保持道路边界和交通规则）等方面扮演着重要且具有挑战性的角色。重要问题。在驾驶过程中的每时每刻，AV也应该能够决定最安全的行为（例如在高速公路驾驶中超车）。行为规划技术可预测所有交通参与者的行为；然后合理地决定AV的最佳和最安全行为。对于这项极具挑战性的任务，在过去的几十年中，已经开发了许多不同的AV运动和行为计划技术。本文的目的是就AV的这些现有的运动和行为计划方法，从可行性，处理动态约束和障碍的能力以及运动的舒适性方面进行详尽详尽的审查。还对现有的行为计划技术进行了严格的评估，突出了它们的优势，处理静态和动态障碍的能力，车辆约束和操作环境中的限制。在过去的几十年中，已经开发了许多用于AV的动作和行为计划技术。本文的目的是就AV的这些现有的运动和行为计划方法，从可行性，处理动态约束和障碍的能力以及运动的舒适性方面进行详尽而严格的审查。还对现有的行为计划技术进行了严格的评估，突出了它们的优势，处理静态和动态障碍的能力，车辆约束和操作环境中的限制。在过去的几十年中，已经开发了许多用于AV的动作和行为计划技术。本文的目的是就AV的这些现有的运动和行为计划方法，从可行性，处理动态约束和障碍的能力以及运动的舒适性方面进行详尽而严格的审查。还对现有的行为计划技术进行了严格的评估，突出了它们的优势，处理静态和动态障碍的能力，车辆约束和操作环境中的限制。处理动态约束和障碍的能力，以及最佳的运动舒适性。还对现有的行为计划技术进行了严格的评估，突出了它们的优势，处理静态和动态障碍的能力，车辆约束和操作环境中的限制。处理动态约束和障碍的能力，以及最佳的运动舒适性。还对现有的行为计划技术进行了严格的评估，突出了它们的优势，处理静态和动态障碍的能力，车辆约束和操作环境中的限制。