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龙图腾网获悉畅加风行(苏州)智能科技有限公司申请的专利狭窄通道无人驾驶拖挂避障转弯轨迹规划方法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：CN115840451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211587954.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权狭窄通道无人驾驶拖挂避障转弯轨迹规划方法是由王文聪;张雪峰;孙忠平设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本狭窄通道无人驾驶拖挂避障转弯轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种狭窄通道无人驾驶拖挂避障转弯轨迹规划方法，包括：S1，在t∈[t0,t0+Δt]时段，利用车载传感器得到无人驾驶拖挂的状态量；S2，构建车辆运动学约束；S3，构建避障约束；S4，构建控制量约束；S5，构建两点边界约束；S6，构建牵引车与拖箱夹角约束；S7，构建最优控制问题；S8，求解得到初始轨迹；S9，构建车辆加加速度约束；S10，用动态规划法求解LQR；S11：对所述优化后的轨迹再次进行迭代LQR求解，直到代价函数收敛到10‑4，停止迭代，得到最优轨迹。该方法约束处理巧妙，迭代优化求解能得到最优轨迹且求解速度快，提高了无人驾驶拖挂在狭窄通道内的通行效率与行驶安全性。

本发明授权狭窄通道无人驾驶拖挂避障转弯轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种狭窄通道无人驾驶拖挂避障转弯轨迹规划方法，包括以下步骤： S1，在t∈[t0，t0+Δt]时段，利用车载传感器得到无人驾驶拖挂的状态量： [xr，yr，θ1，θ2，v1，δf] 其中，xr，yr为在笛卡尔坐标系下牵引车后轴中点的位置坐标、θ1为牵引车横摆角、θ2为拖箱横摆角，v1为牵引车后轴中点的速度，δf为牵引车前轮转角； 获取车辆周围的点云数据及无人驾驶拖挂周围静态障碍物外轮廓的一系列位置坐标Xi，Yi，以及动态障碍物的当前和预测位置外轮廓的一系列坐标Xi′，Yi′，T； 由所述无人驾驶拖挂的状态量及其周围静态、动态障碍物的位置点集，形成无人驾驶拖挂与周围障碍物的瞬时位姿映射关系； S2，构建车辆运动学约束： 将牵引车前轴、后轴和拖箱车轴在大地坐标系下简化为三个点，分别记为Ofxf，yf，Orxr，yr，Olxl，yl，设牵引车与拖箱的铰接点位于牵引车后轴中点的正上方，设牵引车的轴距为l1，铰接点到拖箱后轴中点的距离为l2，不考虑侧向滑动，牵引车与拖箱所有车轴中点的轴向速度为零，满足下式： 根据几何位置关系，建立牵引车后轴中点Or与拖箱轴中点Of之间的关系、牵引车后轴中点Or与牵引车前轴中点Ol之间的关系，计算牵引车后轴中点在大地坐标系下的横纵向车速、牵引车前轴中点的速度、拖箱车轴中点的速度，进而求得铰接点位于牵引车后轴中点的车辆运动学方程； S3，构建避障约束： 设牵引车车头到拖箱前端的距离为S，牵引车宽为W，拖箱的长为L、宽亦为W，用圆形和椭圆分别覆盖所述牵引车和拖箱，根据牵引车的几何尺寸与圆最大内接矩形的定义，得到所述圆形的圆心位于笛卡尔坐标系原点的圆方程和圆心位于笛卡尔坐标系原点的椭圆方程； 由步骤S1中的车辆映射外轮廓得到覆盖车体的圆与椭圆的映射外轮廓，基于圆与椭圆的映射外轮廓与各静态、动态障碍物的映射外轮廓，用改进的Minkowskisum方法生成无人驾驶拖挂的避障区域；用改进的Minkowskisum方法将无人驾驶拖挂映射的圆心沿步骤S1中生成的障碍物映射的外轮廓绕行一周时无人驾驶拖挂映射所包围的全部区域定义为规划时圆与椭圆的圆心分别要避开的碰撞区域； 将圆心椭圆心与避障区域圆弧与直线的切点相连，判断所有连线的夹角和是否等于360°，若等于360°，则证明圆心在避障区域内部，不满足碰撞约束条件；若夹角和不等于360°，则满足碰撞约束条件；碰撞约束条件简写为： LbarrierXt≤0， 其中，Xt为车辆状态量； S4，构建控制量约束，对控制量和控制量的增量进行约束，以保证车辆行驶的稳定性； S5，构建两点边界约束：识别初始时刻的状态量和控制量以及给定目标时刻的状态量和控制量，一起构成两点边界约束； S6，构建牵引车与拖箱夹角约束； S7，构建最优控制问题：由代价函数与所述车辆运动学约束、避障约束、控制量约束、两点边界约束、牵引车与拖箱夹角约束一起构成求解最优轨迹的最优控制问题； S8，由基于搜索的路径规划算法A*生成连接车辆起点与目标点的初始路径，用样条曲线对初始路径进行平滑处理，在笛卡尔坐标系下求初始路径的斜率k，由公式求得路径点上的参考前轮转角；设该参考线上的参考速度方向沿参考线切线方向，为定值vf；初始路径有了转角和速度参考控制量δr与vr，加入了控制量路径就有了时间信息，从而得到初始轨迹； S9，构建车辆加加速度约束： jerkmin≤jerk≤jerkmax 转化为代价函数的一部分，构造内点惩罚函数；通过CILQR算法求解复杂约束下的非线性规划问题； S10，用动态规划法求解LQR：将车辆状态转移方程沿规划的轨迹在参考点泰勒一阶展开，完成状态转移方程的线性化，将求解ILQR问题转化为沿规划轨迹，求解一系列的LQR问题，得到一条优化后的轨迹； S11：对所述优化后的轨迹再次进行迭代LQR求解，直到代价函数收敛到10-4，停止迭代，得到最优轨迹。

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