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龙图腾网获悉上海大学申请的专利一种无人车自主路径规划方法、设备、介质及产品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：CN119555099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411161754.5，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种无人车自主路径规划方法、设备、介质及产品是由李恒宇;翟长攀;刘靖逸;谢燮;彭艳;谢少荣;罗均设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人车自主路径规划方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无人车自主路径规划方法、设备、介质及产品，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括构建状态融合修正框架；所述状态融合修正框架包括：动作预测网络、状态预测网络和状态融合模块；基于深度增强学习算法，构建策略网络；所述策略网络用于根据融合状态输出执行的动作；根据状态融合修正框架和策略网络确定路径规划模型；根据目标位置、无人车位置以及雷达点云信息确定待规划无人车的状态；根据待规划无人车的状态，采用训练好的路径规划模型，得到执行的动作。本申请能够提高无人车的路径规划能力。

本发明授权一种无人车自主路径规划方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种无人车自主路径规划方法，其特征在于，所述无人车自主路径规划方法包括： 构建状态融合修正框架；所述状态融合修正框架包括：动作预测网络、状态预测网络和状态融合模块；所述动作预测网络用于根据t时刻的状态输出预测的动作；所述状态预测网络用于根据t时刻的状态和预测的动作输出预测状态；所述状态融合模块用于将t时刻的状态与预测状态融合，得到融合状态；状态包括：无人车与目标的距离、目标位置在无人车的方位以及雷达点云信息； 基于深度增强学习算法，构建策略网络；所述策略网络用于根据融合状态输出执行的动作； 根据状态融合修正框架和策略网络确定路径规划模型；所述路径规划模型以当前的状态为输入，以执行的动作为输出； 根据目标位置、无人车位置以及雷达点云信息确定待规划无人车的状态； 根据待规划无人车的状态，采用训练好的路径规划模型，得到执行的动作； 所述策略网络的奖励函数rt表示为： 其中，rd表示距离奖励，rd＝tanhdt-1-dt，tanh函数用于进行归一化，dt表示t时刻无人车与目标的距离，dt-1表示t-1时刻无人车与目标的距离，xg表示目标位置的横坐标，yg表示目标位置的纵坐标，表示无人车位置的横坐标，表示无人车位置的纵坐标，rv表示线速度奖励，vt表示线速度，vmin表示线速度最小值，vmax表示线速度最大值，rω表示角速度奖励，ωt表示角速度，ωmax表示角速度最大值，rc表示状态误差奖励，rc＝-tanh|st+1-s′t+1|，st+1表示t+1时刻的状态，s′t+1表示t+1时刻的预测状态； 所述策略网络的目标函数Jθ表示为： 其中，pθat|st表示策略网络的动作输出概率，表示更新前策略网络的动作输出概率，θ表示策略网络的参数，τ表示采样的一批样本，b表示奖励的期望，γ为超参数，k表示每批样本更新模型的次数，表示中间参数， Rτ＝r1+γr2+γ2r3+…+γn-1rn，clip表示程序函数，ε表示超参数，Rτ表示无人车每一次从启动到找到目标或者从启动到撞到障碍物获得的总奖励值，r1、r2、r3以及rn表示无人车执行相应的动作获得的奖励值，n表示无人车从启动到找到目标或者从启动到撞到障碍物执行的动作的个数。

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