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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种适用于复杂环境的改进JPS的无人车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：CN117075607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202311098404.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种适用于复杂环境的改进JPS的无人车路径规划方法是由王军;陈若凡;王佳慧;吴保磊;由韶泽;赵子豪;李玉莲设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于复杂环境的改进JPS的无人车路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于复杂环境的改进JPS算法的无人车路径规划方法，属于无人驾驶领域。基于当前扩展节点和目标节点的角度约束以及当前扩展节点和其强迫邻居节点的方向约束作为搜索邻域的判断依据，实时更新无人车的邻域搜索方向；基于JPS算法进行路径规划时，根据已搜索到的跳点个数和当前节点到目标节点的距离动态加权JPS算法的评价函数；基于贝塞尔曲线插值的方法处理路径轨迹，使路径轨迹更平滑。基于尺寸不同但障碍物占比相同的二维复杂栅格地图进行仿真，结果表明本发明能在保持路径轨迹长度基本不变的前提下提高路径规划效率，且路径轨迹平滑，在复杂环境中的鲁棒性更好。

本发明授权一种适用于复杂环境的改进JPS的无人车路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于复杂环境的改进JPS的无人车路径规划方法，其特征在于，具体步骤如下： S1：获取待测复杂环境区域的二维栅格地图，并对二维栅格地图进行初始化，得到初始化二维栅格地图，转入S2； S2：将初始化二维栅格地图作为无人车路径规划的搜索空间，通过引入规划主体当前节点与目标节点的角度约束以及当前扩展点到其强迫邻居节点的方向关系约束，共同对JPS路径搜索邻域进行改进，得到改进后的路径搜索邻域，转入S3； S3：在JPS算法代价函数基础上，结合改进后的路径搜索邻域，采用距离和跳点数双重约束的启发式函数计算路径代价值，并在初始化二维栅格地图上进行路径规划，获得在全局复杂障碍物环境下的可行驶路径，转入S4； S4：针对规划出的在全局复杂障碍物环境下的可行驶路径轨迹，基于贝塞尔插值函数进行平滑处理，得到平滑的可行驶路径，机器人基于此平滑路径行驶； JPS算法具体如下： 首先设定无人车行驶的起始节点和目标节点，从起点所在的栅格开始，对周围的8邻域方向搜索跳点加入OPEN矩阵中并根据代价函数计算该跳点的代价值，选择总代价最小的跳点作为下一个移动点，循环往复，直至将目标节点加入到OPEN矩阵中，导航结束； S1中，对二维栅格地图进行初始化具体如下： 确定起始点、目标点及障碍物的位置，创建障碍物位置矩阵obs并存储障碍物坐标，创建跳点搜索矩阵OPEN矩阵和跳点封闭矩阵CLOSED矩阵存储路径规划过程中的障碍物坐标和已访问的跳点坐标，创建跳点数变量Jump_Node_Count记录路径规划中记录的跳点个数，每当有新的跳点坐标被记录在OPEN矩阵中时，Jump_Node_Count变量自增一； S2中，将初始化二维栅格地图作为无人车路径规划的搜索空间，通过引入规划主体当前节点与目标节点的角度约束以及当前扩展点到其强迫邻居节点的方向关系约束，共同对JPS路径搜索邻域进行改进，得到改进后的路径搜索邻域，具体如下： S2.1、计算跳点搜索矩阵的OPEN矩阵中的当前代价值最小跳点坐标和目标节点的连线与正右方向的夹角theta，夹角theta的角度基于下式确定： 其中，xgoal和ygoal分别对应为目标节点栅格的x方向和y方向上的坐标，xcur_node和ycur_node分别对应为当前跳点节点栅格的x方向和y方向上的坐标； S2.2、根据theta所处的角度区间确定先验搜索领域Dirsearch_prior，具体如下： 其中，以二位栅格地图为基准，dir1表示正右方向，dir2表示右上方向，dir3表示正上方向，dir4表示左上方向，dir5表示正左方向，dir6表示左下方向，dir7表示正下方向，dir8表示右下方向， S2.3、在得到先验搜索领域后，需要根据当前扩展点到其强迫邻居节点的方向关系计算备选搜索领域Dirsearch_sub，具体计算方式如下： 其中，x1和y1分别对应为强迫邻居节点栅格的x方向和y方向上的坐标，x0和y0分别对应为当前扩展节点栅格的x方向和y方向上的坐标， S2.4、基于先验搜索邻域Dirsearch_prior和备选搜索邻域Dirsearch_sub确定改进后的路径搜索邻域Dirsearch，并将其作为下一步路径规划的搜索邻域，具体如下： Dirsearch＝Dirsearch_prior∪Dirsearch_sub。

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