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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利感知不确定环境下的自动驾驶车辆路径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：CN119958597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510442681.5，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权感知不确定环境下的自动驾驶车辆路径规划方法及系统是由于会龙;李兆鹏;席军强设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本感知不确定环境下的自动驾驶车辆路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种感知不确定环境下的自动驾驶车辆路径规划方法及系统，涉及自动驾驶领域，该方法包括基于车辆所处的感知不确定环境建立通用环境模型，并采用预先构建的车辆和障碍物特征点相对状态的扩展卡尔曼滤波器和基于梯度的主动感知算法对车辆进行主动感知控制，直到车辆对障碍物的预期不确定性小于设定值，获取当前时刻车辆相对于每个障碍物特征点的更新状态、协方差矩阵和车辆位姿，采用采样算法和软约束混合A星算法进行路径规划，得到多条路径；计算并选取代价函数最小的路径对车辆进行路径跟踪控制，并每隔设定时间获取新的代价函数最小的路径对车辆进行路径跟踪控制，直到车辆到达车辆目标位姿。本申请提高了车辆行驶路径的安全性。

本发明授权感知不确定环境下的自动驾驶车辆路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种感知不确定环境下的自动驾驶车辆路径规划方法，其特征在于，所述感知不确定环境下的自动驾驶车辆路径规划方法包括： 基于车辆所处的感知不确定环境建立感知不确定环境下的通用环境模型；所述通用环境模型包括车辆初始位姿、障碍物位置以及车辆目标位姿；所述障碍物位置由障碍物的多个特征点表示； 采用预先构建的车辆和障碍物特征点相对状态的扩展卡尔曼滤波器，计算车辆对障碍物的预期不确定性，并判断车辆对障碍物的预期不确定性是否小于设定值，若否，则采用基于梯度的主动感知算法，根据所述通用环境模型，在感知不确定环境下对车辆进行主动感知控制，直到车辆对障碍物的预期不确定性小于设定值；若是，则获取当前时刻车辆相对于每个障碍物特征点的更新状态、当前时刻协方差矩阵以及当前时刻车辆位姿； 基于所述当前时刻车辆相对于每个障碍物特征点的更新状态和所述当前时刻协方差矩阵，采用采样算法对障碍物进行多次采样，以获取障碍物的多种位置分布； 基于所述当前时刻车辆位姿、所述车辆目标位姿和所述障碍物的多种位置分布，采用软约束混合A星算法进行路径规划，以得到多条路径； 分别计算每条路径的代价函数，选取所述多条路径中代价函数最小的路径对车辆进行路径跟踪控制，并每隔设定时间，采用所述车辆和障碍物特征点相对状态的扩展卡尔曼滤波器，再次计算车辆对障碍物的预期不确定性，以获取新的代价函数最小的路径对车辆进行路径跟踪控制，直到车辆到达所述车辆目标位姿。

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