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龙图腾网获悉北京理工大学;中国北方车辆研究所申请的专利非结构化环境下基于视觉的无人平台运动规划方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119229263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411744926.1，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权非结构化环境下基于视觉的无人平台运动规划方法及系统是由樊杰;张旭东;陈轶杰;邹渊;刘颖群;刘璇设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本非结构化环境下基于视觉的无人平台运动规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种非结构化环境下基于视觉的无人平台运动规划方法及系统，涉及计算机视觉技术领域，该方法包括获取目标RGB图像；将目标RGB图像输入至训练好的可通过性代价图模型中，得到与目标RGB图像具有相同高宽的可通过性代价图；根据可通过性代价图，利用MPPI算法，在设定运动空间中进行动作采样，得到采样轨迹；以非结构化环境的可通过性和到终点的距离为指标，对采样轨迹进行代价计算，确定通过非结构化环境的最优动作。基于本申请的运动规划方法，可在非结构化环境中实现更高效的运动规划和控制。

本发明授权非结构化环境下基于视觉的无人平台运动规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种非结构化环境下基于视觉的无人平台运动规划方法，其特征在于，所述无人平台运动规划方法包括：获取目标RGB图像；所述目标RGB图像为非结构化场景下的RGB图像；将所述目标RGB图像输入至训练好的可通过性代价图模型中，得到与所述目标RGB图像具有相同高宽的可通过性代价图；所述训练好的可通过性代价图模型为以非结构化环境下的样本RGB图像为输入，以样本RGB图像对应的像素级语义分类标注为标签训练得到深度神经网络模型；根据所述可通过性代价图，利用MPPI算法，在设定运动空间中进行动作采样，得到采样轨迹；以非结构化环境的可通过性和到终点的距离为指标，对所述采样轨迹进行代价计算，并基于最小化代价，确定通过非结构化环境的最优动作；在以非结构化环境的可通过性和到终点的距离为指标，对所述采样轨迹进行代价计算，并基于最小化代价，确定通过非结构化环境的最优动作之前，还包括：使用已知的相机参数将真实世界坐标中的点x,y转换到图像平面，具体包括：确定相机的固有参数为K；其中，fx和fy分别为x和y方向上的焦距，cx,cy为光轴与像平面的交点；根据公式，将点投影到图像坐标上；其中，h为地面到相机的高度；根据公式，将图像坐标转化为像素坐标；其中，up,vp为图像平面上的像素坐标，u、v、w为齐次坐标；对所述采样轨迹进行代价计算的代价函数包括运行代价函数和终态代价函数；所述运行代价函数的公式表达式为：；所述终态代价函数的公式表达式为：；其中，为终点目标位置；pt为车辆在时刻t的位置；sdefault为用于估计车辆抵达终点用时的默认速度；为一个指示函数，当任何状态xτ达到时，它返回1，否则返回0；为位置pt处的可通行性代价；wdist0和wtra0分别为惩罚到终点距离和可通行性代价的权重；其中，xT为最终状态，0≤τ≤T。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学;中国北方车辆研究所，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。