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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于时空风险地图的智能车辆轨迹规划方法及相关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：CN120564451B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510700093.7，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权基于时空风险地图的智能车辆轨迹规划方法及相关装置是由田大新;邵晨;段续庭;周建山设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空风险地图的智能车辆轨迹规划方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于时空风险地图的智能车辆轨迹规划方法及相关装置，涉及智能交通技术领域，该方法包括根据障碍车辆信息和障碍车辆在一定道路区域的运动轨迹，生成一定道路区域的时空风险子地图，并且分别根据道路边界线分布信息、可穿越车道线分布信息，生成所述一定道路区域的第一风险子地图和第二风险子地图，进而确定一定道路区域的时空风险地图；然后，根据参考轨迹和时空风险地图，生成一条动态安全走廊，再基于动态安全走廊，求解更新后的最优控制模型，得到目标智能车辆的最优规划轨迹。本申请实现了从风险角度对不同异构交通元素的统一描述，有效降低了轨迹规划的复杂性，提升轨迹规划的效率，减少了计算资源的消耗。

本发明授权基于时空风险地图的智能车辆轨迹规划方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空风险地图的智能车辆轨迹规划方法，其特征在于，所述基于时空风险地图的智能车辆轨迹规划方法包括： 获取目标智能车辆周围一定道路区域的道路边界线分布信息、可穿越车道线分布信息以及障碍车辆信息，并基于所述障碍车辆信息，预测所述障碍车辆在所述一定道路区域的运动轨迹； 根据所述障碍车辆信息和所述障碍车辆在所述一定道路区域的运动轨迹，生成所述一定道路区域的时空风险子地图； 分别根据所述道路边界线分布信息、所述可穿越车道线分布信息，生成所述一定道路区域的第一风险子地图、第二风险子地图； 根据所述时空风险子地图、所述第一风险子地图和所述第二风险子地图，确定所述一定道路区域的时空风险地图； 利用动态规划算法，得到所述目标智能车辆在所述一定道路区域的一条参考轨迹，并且根据所述参考轨迹和所述时空风险地图，生成一条动态安全走廊； 根据所述动态安全走廊，更新最优控制模型中的动态安全走廊边界约束，并求解更新后的最优控制模型，得到所述目标智能车辆的最优规划轨迹； 其中，根据所述障碍车辆信息和所述障碍车辆在所述一定道路区域的运动轨迹，生成所述一定道路区域的时空风险子地图，具体包括： 根据所述障碍车辆信息和所述障碍车辆在所述一定道路区域的运动轨迹，利用障碍车辆势场模型，生成所述一定道路区域的时空风险子地图；所述障碍车辆势场模型的数学表达式如下： ； 其中，矢量表示所述障碍车辆对周围环境产生的风险；为空间中的任意点与所述障碍车辆运动方向形成的顺时针夹角；为障碍车辆的当前加速度；为一个常数，为所述目标智能车辆的虚拟质量，为椭圆距离； 所述椭圆距离的数学表达式如下： ； 其中，和为椭圆参数，分别表示所述障碍车辆在行驶方向和垂直方向上的安全裕度，计算公式如下： ； ； 其中，和分别表示所述障碍车辆的长度和宽度；和为调整参数；为权重系数；为所述障碍车辆的速度；、为所述障碍车辆的质心坐标； 根据所述道路边界线分布信息，生成所述一定道路区域的第一风险子地图，具体包括： 根据所述道路边界线分布信息，利用道路边界线势场模型，生成所述一定道路区域的第一风险子地图；所述道路边界线势场模型的数学表达式如下： ； 其中，矢量表示道路边界线产生的风险；表示第条道路边界线到空间中的任意点的距离矢量；为一个常数；为场强控制参数；为距离阈值； 根据所述可穿越车道线分布信息，生成所述一定道路区域的第二风险子地图，具体包括： 根据所述可穿越车道线分布信息，利用可穿越车道线势场模型，生成所述一定道路区域的第二风险子地图；所述可穿越车道线势场模型的数学表达式如下： ； 其中，矢量表示可穿越车道线产生的风险；为调整场强峰值的参数；为一个常数；表示第条可穿越车道线到空间中的任意点的距离矢量。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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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