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在物流运输场景中，无人车编队需通过城市拥堵路段或规避障碍物时切换队形以确保安全通行.然而，现有编队切换轨迹规划方法在应对复杂场景时存在显著不足，例如计算效率低、难以保证全局最优性、易陷入局部最优解等问题，无法满足实际应用对快速性、安全性与最优性的严苛要求.为此，文中提出一种融合贝塞尔曲线与拓扑规划的编队切换轨迹规划方法.该方法首先通过复平面路径函数积分与图搜索算法，生成拓扑相异的多条候选路径.随后，基于贝塞尔曲线对编队运行路径建模，并引入最小间距约束构建防碰撞目标函数，通过在贝塞尔流形上沿测地线进行优化搜索，实现车辆间及车辆与障碍物的碰撞规避.仿真实验表明：在椭圆障碍物场景下，相较传统多项式方法、Olfati-Saber方法与模型预测方法，本方法平均求解时间降低50%，且全程无碰撞发生.
