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龙图腾网获悉嬴彻星创智能科技(上海)有限公司申请的专利自动驾驶车辆的路径规划方法、装置、设备、车辆及介质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：CN116380095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310202157.1，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权自动驾驶车辆的路径规划方法、装置、设备、车辆及介质是由殷玉明;赖哲渊;马亮;李伟设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶车辆的路径规划方法、装置、设备、车辆及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动驾驶车辆的路径规划方法、装置、设备、车辆及介质，通过将多帧驾驶数据进行向量化转换后输入路径规划向量神经网络，获取未来一段时间内自动驾驶车辆的参考行驶路径，其中，路径规划向量神经网络根据与其具有相同结构的内部神经网络进行在线迭代更新；根据预设优化目标对参考行驶路径进行优化，得到优化目标最大时的最优行驶路径，将最优行驶路径作为自动驾驶车辆的路径规划结果，增强了自动驾驶车辆在未知工况的交通驾驶场景下的适应性，并提高了自动驾驶路径规划算法的计算速度和算法的更新迭代速度。

本发明授权自动驾驶车辆的路径规划方法、装置、设备、车辆及介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶车辆的路径规划方法，其特征在于，包括： 将多帧驾驶数据进行向量化转换后输入路径规划向量神经网络，获取未来一段时间内自动驾驶车辆的参考行驶路径，所述路径规划向量神经网络根据与其具有相同结构的内部神经网络进行在线迭代更新；所述驾驶数据根据车载传感器和通讯信息得到； 根据预设优化目标对所述参考行驶路径进行优化，得到优化目标最大时的最优行驶路径，将所述最优行驶路径作为自动驾驶车辆的路径规划结果； 所述根据预设优化目标对所述参考行驶路径进行优化，得到优化目标最大时的最优行驶路径，包括： 将自动驾驶车辆的驾驶过程进行时间离散化，根据时间离散化后的车辆参数构建马尔科夫决策模型，所述马尔科夫决策模型以每个时刻对应的自车参数和周围车参数作为决策状态，以所述路径规划向量神经网络输出的自车下一时刻的位置作为决策动作； 将驾驶过程中的实时驾驶参数输入所述马尔科夫决策模型，根据预设优化目标对所述决策动作进行优化，得到优化目标最大时的最优行驶路径； 所述路径规划向量神经网络根据与其具有相同结构的内部神经网络进行在线迭代更新，包括： 基于训练数据对所述与路径规划向量神经网络具有相同结构的内部神经网络进行参数优化，得到网络更新后参数，所述训练数据包括模型仿真数据、历史驾驶数据和实时驾驶数据； 按照预设同步周期，根据所述网络更新后参数获取所述内部神经网络的参数变化率，并将所述内部神经网络的参数变化率按照预设参数变化压缩比例进行调整，以获取所述路径规划向量神经网络的参数变化率，所述路径规划向量神经网络的参数变化率小于所述内部神经网络的参数变化率； 根据所述路径规划向量神经网络的参数变化率调整所述路径规划向量神经网络对应参数，以对所述路径规划向量神经网络进行在线迭代更新。

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