本发明涉及自动驾驶车辆的全局路径规划领域，具体涉及一种基于车辆转角约束的改进RRT和人工势场法结合的路径规划方法，该方法首先在RRT算法的随机树展开过程中引入偏置概率P；接着基于人工势场法在随机树中加入引力分量，然后再基于人工势场法在障碍物的周围建立斥力场；基于引力分量、斥力场进行选点，并以动态步长进行扩展，得到粗解路径；基于粗解路径上的节点进行二次转角约束以得到符合车辆转向的节点；最后基于B样条曲线平滑路径更新并拟合经过约束后的新节点，形成最终路径。本发明克服了人工势场法易陷入局部最优的问题，在RRT全局路径规划算法的时间，路径长度，迭代次数以及路径平滑性方面都有明显优化效果。