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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利全局与局部信息融合的自动泊车最优路径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：CN115123201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210878217.7，技术领域涉及：B60W30/06；该发明授权全局与局部信息融合的自动泊车最优路径规划方法及系统是由郭栋;张同庆;李娇娇;徐艺;高兴邦;谭啸川;刘瑞媛;张帅;马鹏程设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本全局与局部信息融合的自动泊车最优路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了全局与局部信息融合的自动泊车最优路径规划方法及系统，涉及自动泊车路径规划技术领域。根据全局信息规划车辆全局最优路径，并在车辆按照规划路径行驶过程中，实时感知周围环境，进行障碍物预测影响规划路径，实现避障；当到达目标车位后感知车位内或车位口旁具有障碍物影响正常泊入时，则重新规划泊入路径或选择新的目标车位，实现全局与局部结合的最优路径规划，避免了全局或局部下单独规划的弊端，同时更加考虑了动态障碍物未来运动轨迹对行驶路径的影响。

本发明授权全局与局部信息融合的自动泊车最优路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.全局与局部信息融合的自动泊车最优路径规划方法，其特征在于，包括： 获取车辆基本参数，并对车辆所处场景进行判断；当车辆位于公共停车场或路侧泊车位场景时，继续执行后续步骤；当车辆位于小区、公司具有固定车位的停车场，则直接规划最优泊车路径前往固定车位； 获取全局信息，包括通过设施建设布局及地图信息准确获取每个车位的类型、位置、尺寸信息，以及车位周围车道位置、出入口位置信息，利用停车场及路侧的摄像头准确获取每个车位的信息，基于全局信息选取最优目标车位；选取最优目标车位具体为，在空车位范围中，依据各车位尺寸、车位功能类型信息，车位类型包括排列类型及功能类型：排列类型包括：垂直车位、水平车位、斜列车位；功能类型主要包括：普通车位、带充电设施的电动汽车专用车位、特种车辆专用车位，选择满足车辆尺寸要求且最适功能类型的车位组成第一目标车位范围；综合考虑车位与停车场出入口或驾驶人目的地距离、泊车路径长度及车位上下车便利性三种影响因素，在第一目标车位范围中选取最优目标车位，具体为：，式中，M为量化评价指标，为越小越优，k1、k2、k3分别为车位与停车场出入口或驾驶人目的地距离S、泊车路径长度L、车位上下车便利性Q的权重系数，k1+k2+k3=1；所述车位上下车便利性为车辆泊入车位后左右两侧一定范围内是否具有停泊车辆或障碍物，若车辆左右两侧一定范围内具有停泊车辆或障碍物，则计算具体间隔距离，以此量化上下车便利性，具体为：，式中，Q为上下车便利性量化指标，kQ为比例系数，P为车辆左右两侧与障碍物或停泊车辆最近距离，P0为距离范围阈值； 考虑车辆运动学约束、空间约束，对车辆前往目标车位的路径与泊入车位路径进行最优路径规划；控制车辆依据规划全局最优路径前往最优目标车位行驶过程中对车辆周围障碍物进行实时感知，并预测动态障碍物的短时运动轨迹；障碍物信息获取及短时轨迹预测，具体步骤为：通过车载摄像头及雷达获取周围障碍物的类型、位置、大小信息，并获取动态障碍物的运动轨迹，通过动态障碍物的历史运动轨迹及历史运动速度，预测障碍物的短时未来运动轨迹；依据感知的障碍物信息及预测的短时运动轨迹，进行局部路径规划实现避障； 当障碍物影响泊入车位路径时，判断障碍物及预测轨迹影响程度，当障碍物或预测轨迹与车辆在车位内产生冲突，则重新在车辆周围选择目标车位并进行规划泊入；当障碍物或预测轨迹与车辆在车位外产生冲突，则运用多种策略重新规划路径泊入，若无法规划出新的泊入路径，则重新在车辆周围选择目标车位并进行规划泊入；实现避障的具体策略为：当空间约束满足时，采用车辆向侧方转向绕行策略；当具有缓慢运动障碍物且预测轨迹与转向具有冲突时，采用车辆保持安全情景下缓慢转向绕行策略；当车辆转向空间约束不满足时，则采用减速缓慢跟行或停车待策略。

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山东理工大学，其通讯地址为：255086 山东省淄博市张店区新村西路266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”。

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