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龙图腾网获悉上海博礼智能科技有限公司申请的专利基于多源传感器融合的无人车动态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：CN120778136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511277478.3，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权基于多源传感器融合的无人车动态路径规划方法是由李博;李伟;方舒;靳全军;李俊设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源传感器融合的无人车动态路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人车路径规划技术领域，公开了基于多源传感器融合的无人车动态路径规划方法。该方法的环境状态动态编码步骤，通过动态编码模型生成环境状态编码向量；预测路径生成步骤，生成无人车的预测路径序列；多维路径差异分析步骤，将预测路径序列与实时环境数据进行多维差异比较，生成路径差异系数张量；风险区域概率定位步骤，基于路径差异系数张量通过空间环境拓扑分析生成风险概率分布图；动态路径成本计算步骤，结合风险概率分布图和环境状态编码向量计算动态路径成本向量；路径规划策略优化步骤，通过策略学习模型优化路径规划策略；实时动态路径生成步骤，基于优化后的策略生成实时动态路径。

本发明授权基于多源传感器融合的无人车动态路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源传感器融合的无人车动态路径规划方法，其特征在于，包括： 多源传感器数据实时采集步骤：基于无人车行驶环境，实时采集多源传感器数据，所述多源传感器数据包括视觉图像数据、激光雷达点云数据和毫米波雷达反射数据；环境状态动态编码步骤：基于所述多源传感器数据，通过动态编码模型生成环境状态编码向量；所述动态编码模型为基于注意力机制的Transformer编码器，其输入为融合后传感器数据经特征提取网络输出的多尺度环境特征，输出为维度固定的环境状态编码向量，且通过自注意力机制捕捉多尺度环境特征间的空间关联与动态依赖、通过位置编码保留环境特征的空间位置信息、通过多层非线性变换实现多尺度环境特征的降维与融合；所述环境状态编码向量包含空间障碍物分布特征对应障碍物的位置、尺寸及密度参数和动态目标运动特征对应动态目标的瞬时速度、运动方向及加速度趋势；预测路径生成步骤：基于所述环境状态编码向量，生成无人车的预测路径序列；多维路径差异分析步骤：将所述预测路径序列与实时环境数据进行多维差异比较，生成路径差异系数张量；风险区域概率定位步骤：基于所述路径差异系数张量，通过空间环境拓扑分析生成风险概率分布图：动态路径成本计算步骤：基于所述风险概率分布图和所述环境状态编码向量，计算动态路径成本向量；路径规划策略优化步骤：基于所述动态路径成本向量，通过策略学习模型优化路径规划策略；所述策略学习模型为基于累积成本最小化目标的强化学习模型，输入为动态路径成本向量，输出为优化后的路径规划策略参数；该模型采用近端策略优化PPO算法，以动态路径成本向量中的路径安全成本分量、路径效率成本分量、路径风险成本分量的加权和作为累积成本计算依据，通过迭代更新策略网络参数满足累积成本最小化约束；所述策略网络包含3层全连接层，输入层维度与动态路径成本向量维度一致，隐藏层采ReLU激活函数，输出层采用Softmax激活函数输出路径点生成概率与速度控制参数区间；实时动态路径生成步骤：基于所述路径规划策略，生成无人车的实时动态路径；所述路径规划策略包含路径点生成规则和速度控制参数：所述路径点生成规则定义路径点坐标的计算逻辑，静态障碍物场景下路径点与障碍物的最小安全距离不小于1.5米，动态目标场景下路径点与动态目标预测轨迹的横向偏移量不小于0.8米；所述速度控制参数包含不同场景的推荐速度区间，直道无障碍物场景为6-10米秒，弯道场景不超过5米秒，高风险区域场景不超过3米秒。

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