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龙图腾网获悉苏州轻棹科技有限公司申请的专利一种规划模块的数据处理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：CN114791929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202210437516.7，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种规划模块的数据处理方法是由大方设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种规划模块的数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及一种规划模块的数据处理方法，所述方法包括：规划模块在当前工作周期的起始时刻接收上游预测模块输出的多目标预测轨迹集合；并获取上一工作周期的预测树和策略树作为对应的第一预测树和第一策略树；根据多目标预测轨迹集合对当前工作周期的预测树进行构建生成对应的第二预测树；对第一、第二预测树进行预测树相似节点识别得到多个第一相似节点对；根据第二预测树的拓扑结构对当前工作周期对应的第二策略树进行构建，并根据第一策略树和所有第一相似节点对初始化第二策略树。通过本发明，不但可以降低规划模块每个工作周期的重复计算量，还可以减少规划模块对存储资源的冗余占用。

本发明授权一种规划模块的数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种规划模块的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 规划模块在当前工作周期的起始时刻接收上游预测模块输出的多目标预测轨迹集合；并获取上一工作周期的预测树和策略树作为对应的第一预测树和第一策略树； 根据所述多目标预测轨迹集合对当前工作周期的预测树进行构建生成对应的第二预测树； 对所述第一、第二预测树进行预测树相似节点识别得到多个第一相似节点对； 根据所述第二预测树的拓扑结构对当前工作周期对应的第二策略树进行构建，并根据所述第一策略树和所有所述第一相似节点对初始化所述第二策略树； 其中，所述多目标预测轨迹集合包括多个第一目标轨迹组Ri，i为目标索引，1≤i≤n，n为目标数量；各个所述第一目标轨迹组Ri包括多个第一预测轨迹pi,j，j为目标i的预测轨迹索引，1≤j≤mi、mi为目标i的预测轨迹数量；各个所述第一目标轨迹组Ri中，任两个所述第一预测轨迹pi,j之间从轨迹起始时间起都有一段轨迹重合；所述多目标预测轨迹集合的起始时间记为t0、结束时间记为tend，则集合内各个所述第一预测轨迹pi,j的轨迹时段均为[t0,tend]； 所述第一预测树由一个第一根节点和多个第一叶节点构成，所述第一根节点为与之连接的下级叶节点的父节点，各个所述第一叶节点为与之连接的上级根节点或上级叶节点的子节点并为与之连接的下级叶节点的父节点；所述第一根节点或各个所述第一叶节点各自都包括一组：第一节点时段、第一节点轨迹集合和第一节点深度；所述第一节点轨迹集合包括所述目标数量n的第一目标子轨迹τ1,i，所述第一目标子轨迹τ1,i为对应目标i在当前第一节点时段内的预测轨迹片段；所述第一节点深度为从所述第一根节点出发到当前节点为止的节点路径上的节点总数；所述第一预测树中，任一对父、子节点间对应相同目标i的两个所述第一目标子轨迹τ1,i应为连续轨迹关系； 所述第一策略树由一个第二根节点和多个第二叶节点构成，所述第二根节点为与之连接的下级叶节点的父节点，各个所述第二叶节点为与之连接的上级根节点或上级叶节点的子节点并为与之连接的下级叶节点的父节点；所述第二根节点或各个所述第二叶节点各自都包括一组：第二节点时段、第二节点轨迹集合和第二节点深度；所述第二节点轨迹集合由一个第一规划轨迹τc1构成，所述第一规划轨迹τc1为自车在当前第二节点时段内的规划轨迹片段；所述第二节点深度为从所述第二根节点出发到当前节点为止的节点路径上的节点总数；所述第一策略树中，任一对父、子节点的两个所述第一规划轨迹τc1应为连续轨迹关系；所述第一策略树与同一工作周期对应的所述第一预测树的拓扑结构保持一致：根节点相互对应、叶节点相互对应、各级父子节点连接关系保持一致； 所述根据所述多目标预测轨迹集合对当前工作周期的预测树进行构建生成对应的第二预测树，具体包括： 在所述多目标预测轨迹集合中，对各个所述第一目标轨迹组Ri中任两个所述第一预测轨迹pi,j间从轨迹起始时间起的重合轨迹的结束时间进行提取生成对应的第一分支时间；并对得到的所有第一分支时间进行重复时间过滤，将过滤后剩余的第一分支时间按时间先后排序得到第一分支时间序列；所述第一分支时间序列包括多个第一分支时间ta，a为第一分支时间索引，1≤a≤A，A为第一分支时间数量； 以各个所述第一分支时间ta为分段结点，将所述多目标预测轨迹集合对应的时段[t0,tend]划分成A+1个子时段Sk；k为子时段索引，1≤k≤A+1，子时段Sk＝1记为根时段对应时段[t0,ta＝1]，子时段Sk＝2对应时段[ta＝1,ta＝2]，子时段Sk＝3对应时段[ta＝2,ta＝3]，依次类推，子时段Sk＝A+1对应时段[ta＝A,tend]； 根据所述多目标预测轨迹集合对所述第二预测树中与所述根时段[t0,ta＝1]对应的根节点进行创建生成对应的第三根节点；所述第三根节点包括一组：第三节点时段、第三节点轨迹集合和第三节点深度； 以所述第三节点深度为1的所述第三根节点为当前父节点、以所述子时段Sk＝2[ta＝1,ta＝2]为当前子时段，根据所述多目标预测轨迹集合对所述第二预测树中与所述当前父节点连接的且对应所述当前子时段的各个下级子节点进行创建生成对应的多个第三叶节点；所述第三叶节点包括一组：第三节点时段、第三节点轨迹集合和第三节点深度； 以所述第三节点深度为2的各个所述第三叶节点为当前父节点、以所述子时段Sk＝3[ta＝2,ta＝3]为当前子时段，根据所述多目标预测轨迹集合对所述第二预测树中与所述当前父节点连接的且对应所述当前子时段的各个下级子节点进行创建生成对应的多个第三叶节点；依次类推，直到将与所述子时段Sk＝A+1[ta＝A,tend]对应的所有第三叶节点创建完成为止。

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