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龙图腾网获悉河南海融软件有限公司申请的专利基于多源数据融合的无人驾驶动态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：CN120552911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510652703.0，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于多源数据融合的无人驾驶动态路径规划方法及系统是由本惠杰;张超;宋霈锋;刘亚楠;杨玉飞;王全奉;陈利红设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据融合的无人驾驶动态路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于路径规划技术领域，本发明公开了基于多源数据融合的无人驾驶动态路径规划方法及系统，包括：采集冰雪路面摩擦系数、弯道曲率及障碍物点云，构建传感器置信度矩阵，生成融合的语义地图，构建动态环境语义模型，输出实时摩擦系数场与风险热力图层；路侧单元广播弯道盲区对向车辆坐标至车端，构建冰雪路面偏移众包地图，生成全局‑局部融合拓扑；融合实时摩擦系数场与全局‑局部融合拓扑，生成平滑轨迹集合，进而生成风险最优路径指令集；分解转向角与扭矩指令，实时补偿定位漂移，构建更新车辆定位状态的正常模式和毫米波雷达失效时的降级模式；生成执行日志与健康状态向量，聚合多车执行日志和健康状态向量，形成闭环迭代更新。

本发明授权基于多源数据融合的无人驾驶动态路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多源数据融合的无人驾驶动态路径规划方法，其特征在于，包括： S1：实时采集冰雪路面摩擦系数、弯道曲率及障碍物点云，以边缘节点为联邦学习全局聚合器，动态分配不同类型传感器权重，构建传感器置信度矩阵，进而进行时空对齐生成融合的语义地图，构建动态环境语义模型，输出实时摩擦系数场与风险热力图层； 所述传感器置信度矩阵的构建方式包括： 路侧数据包括障碍物点云、运动轨迹、路面湿度、路面温度和冰雪厚度数据； 通过路侧传感器的毫米波雷达覆盖路面的重点关注区域，包括冰雪路面和弯道盲区，监测障碍物点云及障碍物的运动轨迹，并通过路面温湿度传感器实时采集路面温度、路面湿度及冰雪厚度数据； 车载数据包括IMU轨迹数据和轮胎滑移率；通过车载传感器的惯性测量单元获取车辆的IMU轨迹数据，通过轮速传感器采集轮胎滑移率； 将路侧数据上传至边缘节点，并将车载数据传输至中央控制器后进一步上传至边缘节点； 将毫米波雷达、温湿度传感器、惯性测量单元和轮速传感器定义为传感器节点，作为输入联邦学习模型的节点，将边缘节点作为全局聚合器； 初始化各传感器节点权重，进而在联邦学习模型中进行本地训练，得到各传感器节点的最优权重，并通过边缘节点聚合生成传感器权重矩阵； 边缘节点根据传感器权重矩阵量化各传感器节点的可靠性，通过置信度计算公式计算各传感器节点的置信度，生成传感器置信度矩阵； 所述动态环境语义模型的构建方式包括： 对路侧数据和车载数据进行时间维度对齐和空间维度对齐，形成时空对齐数据集； 时间维度对齐为通过GPS时间戳同步数据，同时对存在跳变或缺失的时间戳进行插值处理； 空间维度对齐为获取毫米波雷达的传感器坐标系与惯性测量单元的惯性坐标系，进行坐标系转换，同时使用传感器内置的标定参数校正传感器间的空间偏差； 提取时空对齐数据集的特征，得到路侧数据特征和车载数据特征； 路侧数据特征包括障碍物的形状特征、运动轨迹和预测路面摩擦系数； 车载数据特征包括车速、横向加速度、纵向加速度、横摆角速度和实际路面摩擦系数； 基于传感器权重矩阵，将路侧数据特征和车载数据特征与对应类型的传感器权重相乘，并水平拼接为高维语义特征向量； 将高维语义特征映射到动态语义场，并结合障碍物的位置、IMU轨迹数据与摩擦系数场，标注异常区域，将动态场景描述作为语义标签叠加到动态语义场中； 对预测路面模型系数与实际路面摩擦系数进行融合，生成摩擦系数场； 结合障碍物轨迹与概率理论计算风险等级，生成风险热力图层； 在动态语义场基础上，通过障碍物点云与障碍物形状特征的对应关系生成语义地图，标注摩擦系数分区； 通过神经地图先验法融合历史路侧数据和车载数据，构建全局语义先验模型，并结合摩擦系数场与风险热力图层，生成动态环境语义模型； 设定动态校准机制，若预测路面摩擦系数与实际路面摩擦系数的绝对差值大于预设差值阈值，触发联邦学习模型重新训练；若预测路面摩擦系数偏离物理边界，优先采用实际路面摩擦系数； S2：基于风险热力图层，路侧单元广播弯道盲区对向车辆坐标至车端，车群通过V2V链式传递共享实时路径决策与打滑率数据，构建冰雪路面偏移众包地图，进而生成全局-局部融合拓扑； S3：融合实时摩擦系数场与全局-局部融合拓扑，将轮胎力椭圆约束、横摆稳定性条件嵌入MPC目标函数，生成平滑轨迹集合；基于贝叶斯网络量化变道侧滑概率与制动失效风险，结合V2V共享的车群动力学数据动态修正安全速度阈值，进而生成风险最优路径指令集，同步触发路侧可变情报板车速提示； S4：根据风险最优路径指令集，分解转向角与扭矩指令，实时补偿定位漂移；构建更新车辆定位状态的正常模式和毫米波雷达失效时的降级模式；采集实际轨迹偏差、控制响应延迟及传感器异常事件，生成执行日志与健康状态向量；聚合多车执行日志和健康状态向量，在边缘节点更新风险决策模型的权重系数，并校准情报板的推送算法，形成闭环迭代更新。

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