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龙图腾网获悉东南大学;南京大学申请的专利自动驾驶出租车巡航路径和速度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：CN116465426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310673755.7，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权自动驾驶出租车巡航路径和速度规划方法及装置是由刘杉;王正礼;郑振杰;张亚;顾诗怡设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶出租车巡航路径和速度规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶出租车巡航路径和速度规划方法及装置，本发明的路径规划方法包括：获取历史巡航路径，并划分得到包括训练集和测试集的若干组合；对道路网络数据采用预设路径奖励学习模型学习得到初步路径奖励；计算巡航策略；选择任一组合的训练集，基于所述巡航策略学习得到当前训练集的第一期望路径访问频率；根据第一期望路径访问频率和对应第一实际路径访问频率对预设路径奖励学习模型进行更新；基于巡航策略学习得到每个测试集的第二期望路径访问频率，并结合对应第二实际路径访问频率计算得到初步规划奖励的系数；基于系数将初步规划奖励组合得到综合规划奖励；根据最终路径奖励确定最优巡航路径。本发明所需数据少，且效果更佳。

本发明授权自动驾驶出租车巡航路径和速度规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶出租车巡航路径规划方法，其特征在于该方法包括如下步骤： 1获取若干出租车经验驾驶员的历史巡航路径，并按照预设规则划分，得到包括训练集和测试集的若干组合； 2对道路网络数据采用预设路径奖励学习模型进行学习，得到初步路径奖励；其中，所述预设路径奖励学习模型具体包括依次连接的独热编码层、第一全连接层、第二全连接层、第一归一化层、第三全连接层、第二归一化层和第四全连接层，所述初步路径奖励包括道路中每一路段的奖励； 3基于初步路径奖励和道路网络情况计算得到巡航策略； 4选择任一组合的训练集，基于所述巡航策略学习得到当前训练集的第一期望路径访问频率； 5根据第一期望路径访问频率和对应第一实际路径访问频率对预设路径奖励学习模型进行更新； 6判断组合是否被遍历完，若遍历完执行步骤7，否则返回执行步骤2； 7对于每个初步规划奖励，基于所述巡航策略学习得到对应测试集的第二期望路径访问频率，并结合对应第二实际路径访问频率计算得到初步规划奖励的系数； 8基于所述系数将所有的初步规划奖励进行线性组合，得到综合规划奖励； 9根据最终路径奖励确定最优巡航路径； 其中，步骤4具体包括： 4-1选择任一组合的训练集Ti，从中获取最大路径长度U； 4-2从训练集Ti中检索从路段s开始长度为1的路径的数量，并赋值给预计访问频次初始值E1,s,1s，s∈S，S为道路网络中所有路段的集合； 4-3根据巡航策略按照下式循环迭代计算预计访问频次： El+1,s,:s＝∑S′∈sΣa∈APs|s′,aπa|s′El,s′,:s′，s∈S，l＝1,…,U 式中，El+1,s,:s表示第l次迭代时路段s的预计访问频次，El+1,s,:s＝{El+1,s,1s,…,El+1,s,Us}，Ps|s′,a表示从路段s′执行动作a进入路段s的概率，A表示驾驶动作集合，πa|s′表示巡航策略中路段s′执行动作a的概率； 4-4根据预计访问频次按照下式计算得到第一期望路径访问频率： 式中，El,s,us表示El,s,:s中第u个元素，μexp[Ti]表示第一期望路径访问频率。

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