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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种分阶段的自动驾驶车辆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：CN115730756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211523129.1，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种分阶段的自动驾驶车辆轨迹规划方法是由韩海洋;王健;裴中辉设计研发完成，并于2022-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种分阶段的自动驾驶车辆轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体公开了一种分阶段的自动驾驶车辆轨迹规划方法。本发明通过在搜索阶段，进行Frenet坐标系下的采样，使用五次多项式连结采样点，动态规划搜索得到参考轨迹，构建可行驶通道；在优化阶段，建立车辆运动学模型，构建代价函数和边界约束，使用ILQR算法进行时空联动优化，输出最优轨迹。结合了基于采样和基于优化两种方法的优点，同时也兼顾到Frenet坐标系和笛卡尔坐标系的优势，解决了时空联合轨迹规划中计算复杂，难以满足实时性的问题，更容易满足动态场景的要求，解决了解耦类方法容易陷入局部最优解，甚至无解的问题，也解决了Frenet坐标系下无法建立车辆运动学模型的问题。

本发明授权一种分阶段的自动驾驶车辆轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种分阶段的自动驾驶车辆轨迹规划方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 搜索阶段，在Frenet坐标系下进行采样，使用五次多项式连结采样点，形成有向无环图，动态规划搜索得到参考轨迹，构建可行驶通道，所述搜索阶段具体包括：获取自动驾驶车辆的处地图信息，构建Frenet坐标系，获取障碍物信息和自动驾驶车辆信息，并投影至所述Frenet坐标系；在所述Frenet坐标系进行采样，得到采样点，使用五次多项式连结采样点，并根据预设的代价函数，计算相应的代价；进行动态规划搜索，得到搜索阶段的最优路径，进行膨胀得到可行驶通道，并转化为笛卡尔坐标系； 优化阶段，建立车辆运动学模型，根据所述可行驶通道，构建代价函数，建立边界约束，使用ILQR算法进行时空联合优化，输出最优轨迹，所述边界约束的表达式为：； 所述车辆运动学模型中车辆的运动状态方程为： 其中，为时刻的状态量，为笛卡尔坐标系下的坐标点，和分别为车速和航向角，为加速度； 所述代价函数包括控制代价函数和状态代价函数，具体的： 控制代价函数为： 其中，为时控制代价；、均为权重系数；、分别为加速度和横摆角速度； 状态代价函数为： 其中，为点在参考路径上的投影点，为自动驾驶车辆的参考速度，，均为权重系数，为状态代价。

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