在Python中实现一个智能小车的路径规划系统，你可以采用多种方法和库。这里，将给出一个基于图搜索算法（如A*算法）的简单示例，并结合一些Python库如networkx来处理图的操作，以及matplotlib来可视化路径。

步骤 1: 安装必要的库

首先，你需要安装networkx和matplotlib。可以使用pip来安装：

pip install networkx matplotlib

步骤 2: 定义地图和障碍

在这个例子中，我们假设你有一个简单的网格地图，并且知道哪些格子是障碍物。

步骤 3: 使用A*算法进行路径规划

A*算法是一种广泛使用的路径查找和图形遍历算法，它使用启发式方法来找到从起始点到目标点的最短路径。

示例代码

	import networkx as nx
	import matplotlib.pyplot as plt
	import heapq
	class Node:
	def __init__(self, parent=None, position=None):
	self.parent = parent
	self.position = position
	self.g = 0
	self.h = 0
	self.f = 0
	def __eq__(self, other):
	return self.position == other.position
	def astar(maze, start, end):
	# 创建图和节点
	G = nx.Graph()
	start_node = Node(None, start)
	start_node.g = start_node.h = start_node.f = 0
	end_node = Node(None, end)
	end_node.g = end_node.h = end_node.f = 0
	# 启发式函数（这里使用曼哈顿距离）
	def heuristic(a, b):
	(x1, y1) = a
	(x2, y2) = b
	return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)
	# 初始化开放列表和关闭列表
	open_list = []
	closed_list = []
	# 将起始节点添加到开放列表
	heapq.heappush(open_list, (start_node.f, start_node))
	# 循环直到找到目标节点
	while len(open_list) > 0:
	# 获取当前节点
	current_node = heapq.heappop(open_list)[1]
	closed_list.append(current_node)
	# 检查是否到达目标
	if current_node == end_node:
	path = []
	current = current_node
	while current is not None:
	path.append(current.position)
	current = current.parent
	return path[::-1] # 返回反转路径
	# 生成子节点
	(x, y) = current_node.position
	for new_position in [(0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)]: # 相邻的四个方向
	node_position = (x + new_position[0], y + new_position[1])
	# 确保在地图内且不是障碍物
	if node_position[0] > (len(maze) - 1) or node_position[0] < 0 or node_position[1] > (len(maze[len(maze)-1]) - 1) or node_position[1] < 0:
	continue
	if maze[node_position[0]][node_position[1]] != 0:
	continue
	# 创建新节点
	new_node = Node(current_node, node_position)
	# 如果节点在关闭列表中，忽略它
	if new_node in closed_list:
	continue
	# 计算f, g, h
	new_node.g = current_node.g + 1
	new_node.h = heuristic(new_node.position, end_node.position)
	new_node.f = new_node.g + new_node.h
	# 如果节点不在开放列表中，或者新的g值更低，更新它
	if (len([i for i in open_list if i[1] == new_node and i[0] > new_node.f]) == 0):
	heapq.heappush(open_list, (new_node.f, new_node))
	return None
	# 示例地图，0表示可通过，1表示障碍物
	maze = [
	[