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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于改进行车安全场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：CN116448136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310447053.7，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于改进行车安全场的无人车路径规划方法是由杨德真;李锦伦;谢楚安;任羿;李晓宾;孙博;冯强;王自力设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进行车安全场的无人车路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进行车安全场的无人车路径规划方法。该方法在充分考虑复杂交通态势的情况下，提出并验证一种符合无人车安全指标的路径规划策略和控制算法。它包含四大步骤：1检测道路交通环境，依据行车安全场模型计算道路场强分布；2划分采样空间，以行车安全场作为重要度抽样的权重，沿y轴对道路进行采样，构建道路离散坐标点矩阵；3计算每个离散坐标点风险评价指标值——场力，构建无人车行车风险矩阵；4从每一层样本空间中选择场力最小的样本点下标，得最小驾驶风险的路径点序列，以此生成无人车的路径曲线。基于该方法可实现无人车更精准可靠的路径规划。

本发明授权一种基于改进行车安全场的无人车路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进行车安全场的无人车路径规划方法，其特征在于它包含以下步骤： 步骤一：检测道路交通环境，依据行车安全场模型计算道路场强分布； 1基于无人车行驶的标准化车道，以车道中心线延伸方向为x轴、道路起点与车道中心线的垂线为y轴,建立平面直角坐标系；采用无人车环境感知系统检测无人车行驶道路的交通环境，包括无人车行驶周围的车辆、行人、交通标志和障碍； 2基于检测到的信息，建立无人车行车安全场ES模型，其数学模型为： 其中，EV表示动态势能场场强，ED表示安全行为场，EV_ij表示物体i在xj,yj处形成的动态势能场场强，ED_ij表示无人车j在xi,yi处形成的安全行为场； 3依据上式计算出道路整体的场强分布； 步骤二：划分采样空间，以行车安全场作为重要度抽样的权重，沿y轴对道路进行采样，构建道路离散坐标点矩阵； 1以道路上无人车行车安全场作为重要度抽样的权重，沿着车道中线在结构化道路上进行x轴方向采样，得到横向坐标值x1,x2,...,xn；其中，场强越高的地方，抽样的权重越大，表明此区域的采样空间N越密集； 2对车道宽度L，以L＝x作为采样间距对行车道路进行y轴方向采样，得到纵向坐标值y1,y2,...,ym，从而得到采样空间内的均匀离散状态点； 3根据无人车行车安全场的强弱，在横向道路上划分疏密不同的采样空间N＝{N1,N2,...,Nn}，该空间可表达为m×n的样本点矩阵Pm×n，其表达式如下： xn,ym表示每个采样点的位置信息，其中n表示采样空间数，m表示每层采样空间的离散点数； 步骤三：计算每个离散坐标点风险评价指标值——场力，构建无人车行车风险矩阵； 1完成行车道路空间的离散化采样后，可将无人车驾驶行为的决策问题转化成对离散空间中采样点处行车安全风险评估的问题；即依据道路当前交通态势对无人车在每一层采样空间N1,N2,...,Nn中的M个离散道路的离散采样点进行行车风险评估，从而决策出每一层采样空间中风险最小且满足驾驶规则的采样点； 2参考电磁场原理，计算无人车行车安全场的场力，其数学关系式如下： 其中，Ωj表示无人车j的等效质量，Qj表示无人车j所在路段的道路条件影响因子，Dj表示无人车j的人工智能AI驾驶风险因子，Fij表示xj,yj处的无人车j在物体i所形成的行车安全场中受到的场力，Fij表征了物体i对无人车j造成的行车风险的大小和方向；Fij的值越大，表示风险越大；ES表示行车安全场场强，表示在j处的无人车行车安全场的场强； 3计算Pm×n矩阵中每个采样点的无人车风险评价指标的值，进而得到无人车的行车安全风险矩阵Fm×n，矩阵中的每一列代表无人车在相同横坐标位置下的不同纵向偏移处所要承受的行车安全风险，每行则表示相同纵坐标位置下对不同横向偏移处所要承受的行车安全风险；Fm×n的表达式如下： 步骤四：从每一层样本空间中选择场力最小的样本点下标，得最小驾驶风险的路径点序列，以此生成无人车的路径曲线； 从每一层样本空间中选择行车安全评价指标值最小的采样点下标，将其与位置坐标矩阵中Pm×n的值对应，则可得到当前时刻无人车所受最小风险影响的坐标点，从而可得一组代表最小驾驶风险的路径点序列。

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