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龙图腾网获悉江铃汽车股份有限公司申请的专利一种基于封闭场景的自动驾驶汽车轨迹避障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：CN115830572B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211446679.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于封闭场景的自动驾驶汽车轨迹避障方法是由赵闵清;段龙杨;龚春辉;程小强;熊德明设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于封闭场景的自动驾驶汽车轨迹避障方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人驾驶路径规划领域，具体涉及一种基于封闭场景的自动驾驶汽车轨迹避障方法“RtdsHRT”。本发明算法在封闭场景中，具有的收敛性和普适性，主要是基于“全局采样+局部平扫”的思想，通过实验比对，与同为采样算法的RRT算法相比，在迭代次数、采样效率、求解质量方面具有较大幅度提升。与其他类型算法相比也具有相关的优势。在二维虚拟环境和三维虚拟现实环境中分别进行场景验证，具有良好的效果。

本发明授权一种基于封闭场景的自动驾驶汽车轨迹避障方法在权利要求书中公布了：1.一种基于封闭场景的自动驾驶汽车轨迹避障方法，其特征在于：步骤如下： 步骤一，实时交通场景采集及三维映射，初始化地图空间； 步骤二，基于Hammrsley采样序列进行全局采样；将任意的m+1位整数x表示为各个位数的组合，其中x0，x1，x2，…xm-1，xm分别为整数x由个位至m+1位上的值，即x＝xmxm-1…x2x1x0，引入一个基数n后可表示为： x＝x0+x1n+x2n2+…+xmnm； ； 式中：m为整数； 将x颠倒位数顺序，基于基数n的倒数，在指定区间[0，1]内构造唯一的fnx，表示为： fnx＝x0x1x2…xm＝x0n-1+x1n-2+…+xmn-m-1； 得Q个i维Hammersley序列点集合Pix表示为：Pix＝1-Zixx＝1，2，3…Q； ; 式中：Zix为i维随机分布的Q个采样点集合；n1、n2、…ni-1均为质数； 步骤三，对采样点集进行赋权； DN＝Distance|Xsamplei-Xgoal|; λN＝AnglecalculationX.start_goal，X.sample_goal; Weight＝β|sinλN|DN; 式中：Anglecalculation为角度计算函数，Distance为距离计算函数，DN为采样点集距离目标点的距离，λN为起始点和目标点连线与采样点与目标点连线的角度值， Weight为对某采样点赋权公式，β为点集扰动系数； 步骤四，对采样点集进行扇圆形区域局部平扫； 步骤五，生成搜索树，经碰撞检测、剪枝及结果判断生成决策树； 首先构造一棵Hammersley采样并逐步扩展的无冲突路径树，从起始点开始寻找目标点；路径树以起始点xinit为起始节点，在每次迭代中从扇形平扫空间X中根据赋权值选取一个数值最大的节点xrand，搜索树中扇形平扫范围内的所有节点并找到距离xrand最近的节点记为xnearest，并记录下其权值，然后，以xnearest为起点沿着xnearest和xrand的方向以一个特定的步长继续进行扇形平扫，寻找一个新节点xnew；如果xnew且xnew和xnearest之间的连线进行碰撞检测后无误，则将xnew添加到随机树中，并将xnearest作为他的父节点；计算每一个新节点与目标点的距离，如果小于设定值且两点的连线与障碍物无碰撞则认为找到路径，通过多棵搜索树搜索结果的比对后确定搜索路径，最终生成一棵决策树，将新节点与目标点相连，最后通过从目标点回溯到起始点来绘制路径；否则重复搜索过程，重新寻找目标点和新节点； 剪枝：如果在点集T中，随着搜索树的逐步生长，搜索点集的赋权如果逐步减少，当减少值大于K，则该新节点搜索枝被过滤掉不予扩展，将搜索树枝端进行剪除。

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