买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于车云协同的行驶轨迹规划方法及装置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：CN119590445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411522669.7，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于车云协同的行驶轨迹规划方法及装置是由高博麟;戚笑景设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车云协同的行驶轨迹规划方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及车辆辅助驾驶技术领域，特别涉及一种基于车云协同的行驶轨迹规划方法及装置，其中，方法包括：基于获取的自车和周车的目标感知数据更新初始周车概率模型，得到周车概率模型，以得到驾驶员模型与车辆换道模型参数与参数不确定性、自车的意图与意图不确定性；基于参数与参数不确定性、自车的意图与意图不确定性构建自车闭环策略树，并结合自车闭环策略树和并行计算方式进行自车闭环策略树的搜索，生成自车的行为序列决策；基于行为序列决策和轨迹优化模型生成自车的时空轨迹。由此，解决了相关技术中，受制于单车的视野，可观测范围较小，单车算力有限，难以对长时域的规划问题进行有效求解，导致规划结果可用性不高、预测精度低等问题。

本发明授权基于车云协同的行驶轨迹规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于车云协同的行驶轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取自车和周车的目标感知数据，并基于所述目标感知数据更新初始周车概率模型，得到周车概率模型，以基于所述周车概率模型得到驾驶员模型与车辆换道模型中的参数与参数不确定性、所述自车的意图与意图不确定性； 基于所述参数与参数不确定性、所述自车的意图与意图不确定性构建自车闭环策略树，并结合所述自车闭环策略树和并行计算方式进行所述自车闭环策略树的搜索，生成所述自车的行为序列决策； 基于所述行为序列决策和轨迹优化模型生成所述自车的时空轨迹； 其中，所述获取自车和周车的目标感知数据，并基于所述目标感知数据更新初始周车概率模型，得到周车概率模型，包括： 根据自车的目的地及全局路径规划信息进行所经路线沿途道路地图信息的切分与抽取，以根据所述自车的不同位置生成所述自车的离散化道路图信息，用于建立所述初始周车概率模型； 在每个规划周期初始，根据实时交通孪生获取所述自车和所述周车的目标感知数据； 在每个规划周期中，通过所述自车所在的位置调取所述离散化道路图信息，并结合所述离散化道路图信息和参数与意图识别算法更新所述初始周车概率模型，以得到周车概率模型，其中，所述周车概率模型包括周车意图及其概率、驾驶员模型和车辆换道模型中的至少一个； 所述构建自车闭环策略树，并结合所述自车闭环策略树和并行计算方式进行所述自车闭环策略树的搜索，生成所述自车的行为序列决策，包括： 构建包含长时域内多次换道行为的自车决策序列； 结合所述自车决策序列和置信可达集筛出与所述自车交互的周车； 利用前向推演仿真机制得到所述自车和所述周车的交互信息； 基于所述交互信息和所述自车闭环策略树，进行所述并行计算方式的任务分配，并根据可用核心数动态分解所述任务，以得到所述行为序列决策； 所述驾驶员模型与车辆换道模型中参数与参数不确定性、所述自车的意图与意图不确定性，包括： 所述驾驶员模型中参数的一阶不确定性； 前车换道一次的一阶不确定性； 所述自车意图熵的不确定性； 不确定性随时间的累计效应。

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清华大学，其通讯地址为：100084 北京市海淀区清华园1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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。