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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利用于密集静态障碍物环境中高实时性无人车路径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：CN116242382B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310211546.0，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权用于密集静态障碍物环境中高实时性无人车路径规划方法是由李柏;王涯舟;曹东璞;张坦探;方勇;彭晓燕设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于密集静态障碍物环境中高实时性无人车路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于密集静态障碍物环境中高实时性无人车路径规划方法，包括：车辆生成一条严格避障但运动学意义下不可行路径P1，并基于路径P1得到的运动学意义下可行但不保证避障的路径P2；若检测到路径P2与障碍物发生碰撞，则截取路径P1与该碰撞区域对应的片段待后续处理；将路径P1的片段通过碰撞推移得到路径P1'；最终得到无碰撞的运动可行路径P2'；用路径P1'去替换路径P1上相同位置上的片段从而得到新的路径，得到新路径P1new；基于路径P1new得到新的运动学意义下可行路径P2new。本发明适用于密集静态障碍物环境中无人车使用，可以为无人车提供一条安全、接近最优且运动学意义下可行路径的规划路径。

本发明授权用于密集静态障碍物环境中高实时性无人车路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种用于密集静态障碍物环境中高实时性无人车路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、规划任务开始后，执行模块A得到一条严格避障但运动学意义下不可行路径P1，和一条基于路径P1得到的运动学意义下可行但不保证避障的路径P2； 步骤二、对路径P2进行碰撞检查，若检查通过，则路径P2即为运动学意义下可行且严格避障的最终路径，将其直接输出即可完成所有任务；若针对P2的检查中检测到了碰撞，将立即执行模块B：该模块将截取路径P2之上的碰撞部分并计算得到与之对应的路径P1上一系列离散节点集合，记为Ncol； 步骤三、将这些离散节点的集合Ncol输入到模块C中：该模块通过碰撞推移方法使集合Ncol内的这些节点不断向远离障碍物的方向移动，将这些推移后的新节点形成的路径记为P1'；随后利用模块A对P1'进行操作，从而得到新的运动学意义下可行路径，记为P2'；接着对路径P2'进行碰撞检测，若碰撞则重复上述操作，直到得到的路径P2'能够通过碰撞检查为止； 步骤四、执行模块D：用路径P1'去替换路径P1上相同位置上的片段从而得到新的路径，记为P1new；然后基于路径P1new得到新的运动学意义下可行路径，记为P2new； 所述模块A为：使用纯跟踪算法跟踪路径P1以此得到运动学意义下可行路径P2，设起始位姿S，终止位姿G，障碍物信息wobs，则： Pastar＝AstarPathPlanningS,G,wobs； 如果Pastar.size！＝0，则P1＝LengthenPathPastar，P2＝PurePursuitP1； 如果Pastar.size！≠0，则算法失败。

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