Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 芜湖奇瑞科技有限公司李中兵获国家专利权

芜湖奇瑞科技有限公司李中兵获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉芜湖奇瑞科技有限公司申请的专利自动驾驶汽车的局部路径规划方法、装置、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:CN114924568B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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:202210613333.6,技术领域涉及:G05D1/43;该发明授权自动驾驶汽车的局部路径规划方法、装置、车辆及介质是由李中兵;孟宇翔;周俊杰;杜金枝设计研发完成,并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

自动驾驶汽车的局部路径规划方法、装置、车辆及介质在说明书摘要公布了:本申请涉及车辆技术领域,特别涉及一种自动驾驶汽车的局部路径规划方法、装置、车辆及介质,方法包括:根据车辆当前所处位置和最大规划距离从全路规划路径中提取至少一条采样轨迹并计算每条采样轨迹的优先级代价、碰撞代价、过渡代价和最大横向加速度代价,将得到的每条采样轨迹的中总轨迹代价最小的采样轨迹作为最优局部路径。由此,解决了传统局部路径规划方法在应对不同的场景时需要选取不同的代价权值来实现路径规划等问题,通过添加速度和曲率约束的规划方法以及代价函数自适应公式来解决权值的选择问题,提高了系统自适应能力及轨迹的平滑性和稳定性,并通过算法对规划后的轨迹进行跟踪,对比相应的总轨迹代价从而选择出最优局部路径。

本发明授权自动驾驶汽车的局部路径规划方法、装置、车辆及介质在权利要求书中公布了:1.一种自动驾驶汽车的局部路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤: 根据自动驾驶汽车的当前所处位置和最大规划距离从全路规划路径中提取至少一条采样轨迹; 计算每条采样轨迹的优先级代价、碰撞代价、过渡代价和最大横向加速度代价,得到所述每条采样轨迹的总轨迹代价;以及 基于所述每条采样轨迹的总轨迹代价,将所述总轨迹代价最小的采样轨迹作为最优局部路径; 其中,所述将所述总轨迹代价最小的采样轨迹作为最优局部路径,包括:根据所述优先级代价、所述碰撞代价、所述过渡代价和所述最大横向加速度代价及对应的权值系数利用预设代价公式计算所述总轨迹代价,其中, 所述优先级代价的计算公式为: r1=fxt,yt,xo,yo=yt-y0d, 所述碰撞代价的计算公式为: 所述过渡代价的计算公式为: r3=fxt,yt,xt-1,yt-1=yt-yt-1d, 所述最大横向加速度代价的计算公式为: r4=fκ=v2r, 其中,r1为优先级代价,r2为碰撞代价,r3为过渡代价,r4为最大横向加速度代价;xt,yt为t时刻对应局部,规划轨迹上位置点坐标;xo,y0为全局路径上对应位置点坐标;xc,yc为障碍物位置;dc为规划轨迹距离障碍物横向距离;lc为规划轨迹距离障碍物纵向距离;xt-1,yt-1为t-1时刻对应规划轨迹上位置点坐标;r为曲率半径,v为速度,d为轨迹密度; 所述预设代价公式为: 总轨迹代价=t1*r1+t2*r2+t3*r3+t4*r4, 其中,t1为所述优先级代价的权值系数,t2为所述碰撞代价的权值系数,t3为所述过渡代价的权值系数,t4为所述最大横向加速度代价的权值系数。

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芜湖奇瑞科技有限公司,其通讯地址为:241000 安徽省芜湖市经济技术开发区鞍山路;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”。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。