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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于随机性模型的局部轨迹规划方法及系统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：CN120084349B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510259774.4，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于随机性模型的局部轨迹规划方法及系统是由何智成;朱勇杰;周恩临;林智桂设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于随机性模型的局部轨迹规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于随机性模型的局部轨迹规划方法及系统，包括：基于已构建交通数据库，获取交通参与者的轨迹数据作为模型训练数据；基于模型训练数据，训练评估长短期记忆网络模型，得到最佳长短期记忆网络模型；获取动态障碍物在固定时间区间内的轨迹数据，并基于最佳长短期记忆网络模型预测未来时间区间内动态障碍物的运动轨迹；根据动态障碍物的运动轨迹和车辆自身轨迹确定潜在碰撞点，并结合采样区域内不同区域的采样概率，构建区域采样概率集合；采用基于随机性模型改进的快速扩展随机树算法进行局部路径搜索，生成局部路径；采用动态规划方法对所生成的局部路径进行速度规划，求解完成车辆局部轨迹规划任务。

本发明授权一种基于随机性模型的局部轨迹规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于随机性模型的局部轨迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 基于已构建交通数据库，获取交通参与者的轨迹数据作为模型训练数据； 基于模型训练数据，采用k折交叉验证机制训练评估长短期记忆网络模型，得到最佳长短期记忆网络模型； 获取动态障碍物在固定时间区间内的轨迹数据，并基于最佳长短期记忆网络模型预测未来时间区间内动态障碍物的运动轨迹； 根据动态障碍物的运动轨迹和车辆自身轨迹确定潜在碰撞点，并结合采样区域内不同区域的采样概率，构建区域采样概率集合，包括： 基于多个动态障碍物的运动轨迹和车辆的自身轨迹，预测计算车辆与每个动态障碍物的间距，并求解获取最小的碰撞时间点； 基于最小的碰撞时间点，确定碰撞发生的具体位置，并标记为车辆的潜在碰撞点； 基于车辆的潜在碰撞点，确定采样区域，并得到采样区域内的初始采样概率； 基于单个动态障碍物的轨迹形成的单采样区域，采用反向高斯分布函数更新单采样区域内的采样概率； 基于多个动态障碍物的轨迹形成的交集区域，采用各动态障碍物轨迹区域的概率加权更新交集区域内的采样概率； 基于被动态障碍物的轨迹占用的区域，更新未占用区域内的采样概率；未占用区域内采样概率更新表达式为： ； 式中，表示被动态障碍物未占用区域内的采样概率；表示被动态障碍物未占用区域的面积；表示被动态障碍物轨迹占用区域的采样概率的总和； 结合单采样区域、交集区域、未占用区域的采样概率，构建区域采样概率集合； 基于区域采样概率集合，采用基于随机性模型改进的快速扩展随机树算法进行局部路径搜索，生成局部路径； 采用动态规划方法对所生成的局部路径进行速度规划，求解完成车辆局部轨迹规划任务。

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