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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利一种基于图神经网络的临时道路路径规划方法及系统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：CN116182875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310134442.4，技术领域涉及：G01C21/28；该发明授权一种基于图神经网络的临时道路路径规划方法及系统是由王立勇;苏清华;谢敏设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的临时道路路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图神经网络的临时道路路径规划方法及系统，其包括：以车辆上图像采集设备实时采集到的彩色图像数据为输入，提取图像特征并识别出道路可行驶区域；以车辆上激光雷达实时采集的点云数据为输入，提取BEV视角下的点云特征，获取周围环境的空间信息，与提取的图像特征形成互补；将提取的图像特征和点云特征输入预先建立的端到端模型，进行多模态数据融合后得到BEV语义地图和路点信息，根据BEV语义地图、路点信息与车辆状态数据得到预测路径，完成路径规划。本发明能实现路径规划，减少传统模块化方法中的误差累计，提高临时道路下路径规划的准确度；可以在无人车辆路径规划领域中应用。

本发明授权一种基于图神经网络的临时道路路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的临时道路路径规划方法，其特征在于，包括： 以车辆上图像采集设备实时采集到的彩色图像数据为输入，提取图像特征并识别出道路可行驶区域； 以车辆上激光雷达实时采集的点云数据为输入，提取BEV视角下的点云特征，获取周围环境的空间信息，与提取的图像特征形成互补； 将提取的图像特征和点云特征输入预先建立的端到端模型，进行多模态数据融合后得到BEV语义地图和路点信息，根据BEV语义地图、路点信息与车辆状态数据得到预测路径，完成路径规划； 所述提取图像特征并识别出道路可行驶区域，包括： 采用STDC中的方法对BiSeNet进行改进，共用SpatialPath和ContextPath低层的网络参数； 以改进的BiSeNet网络模型进行图像特征提取模块，实现实时道路语义分割； 采用拉普拉斯算子对提取的图像计算细节特征； 采用DetailLoss作为图像特征提取模块的损失函数，以增强细小目标的识别； 对图像特征提取模块进行预训练，完成图像特征提取，并在图像特征提取模块增加额外的语义分割预测网络，以识别出临时道路下的可行驶区域； 所述提取BEV视角下的点云特征，包括： 基于Voxel-Base方法构建点云特征提取模块； 针对临时道路场景，采用PointPillar中的方法对点云特征提取模块进行改进：划分区域时不对z轴进行划分，提取点云特征； 所述进行多模态数据融合后得到BEV语义地图和路点信息，包括： 基于改进的Transformer模块对多模态数据特征进行融合：在图像特征和点云特征进入Transformer模块之前，分别将图像特征和点云特征进行卷积后，与时序编码和传感器序号编码相加，经改进的Transformer模块处理后得到语义地图和路点信息； 其中，语义地图为矩阵，矩阵中不同值区分可行驶区域和障碍物；路点信息为路径信息的中间编码，能将其解码为路径； 所述根据BEV语义地图、路点信息与车辆状态数据得到预测路径，包括： 采用GRU构建预测网络，以BEV语义地图、路点信息、车速和车辆转角作为GRU的输入，输出预测路径，预测路径在BEV视角下用k个坐标点表示，输出维度为k,2。

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