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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于斯塔克尔伯格博弈模型的交互式轨迹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：CN116414135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310386417.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于斯塔克尔伯格博弈模型的交互式轨迹规划方法是由王峻;张超杰设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于斯塔克尔伯格博弈模型的交互式轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于斯塔克尔伯格博弈模型的交互式轨迹规划方法，该方法包括以下步骤：步骤S1、确定无人车与交通参与者之间的松紧耦合关系；步骤S2、对与无人车紧耦合的动态障碍物进行依次动态博弈；步骤S3、对于每一场博弈，建立斯塔克尔伯格博弈模型；步骤S4、求解斯塔克尔伯格博弈模型，完成交互式轨迹规划。与现有技术相比，本发明具有安全性高、通行效率高、普适性强的优点。

本发明授权一种基于斯塔克尔伯格博弈模型的交互式轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于斯塔克尔伯格博弈模型的交互式轨迹规划方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、确定无人车与交通参与者之间的松紧耦合关系，包括以下子步骤： 步骤S1-1、获取并整合上游任务中置信度高的交通参与者预测路径结果； 步骤S1-2、根据环境静态障碍物位置基于能够自主切换的混合路径规划器进行路径规划，具体为：在结构化道路使用根据道路形状采样的规划器，在非结构化道路或基于采样方法规划器无解时，自动切换至基于搜索的规划器，在搜索出粗糙轨迹后，再依次经过基于采样的规划器与基于优化的规划器，最终获取最优路径，其中，在优化目标中加入了路径的相似度指标以及预瞄点的安全性指标； 步骤S1-3、对预测路径与规划路径进行碰撞检测，不相关的动态障碍物列为松耦合，相关动态障碍物为紧耦合交通参与者； 步骤S2、对与无人车紧耦合的动态障碍物进行依次动态博弈； 步骤S3、对于每一场博弈，建立斯塔克尔伯格博弈模型； 步骤S4、求解斯塔克尔伯格博弈模型，完成交互式轨迹规划，包括以下子步骤： 步骤S4-1、设计斯塔克尔伯格博弈模型的回报函数，所述回报函数通过相应策略下的试探性速度规划结果获取，回报函数包括自身回报和博弈对手回报，表达式为： 式中，为内疚系数，用于界定博弈对手回报，为博弈对手采取策略对应的回报；为玩家采取策略对应的回报，与通过冲突区域整个过程中的平均速度，平均加速度和平均加加速度加权决定，表达式为： 式中，分别为平均速度，平均加速度和平均加加速度，为对应项的权重系数；为道路期望车速，为车辆最大加速度，为可接受的最大加加速度； 步骤S4-2、通过逆向归纳法求解最优博弈策略； 步骤S4-3、将最优博弈策略下所对应的无人车速度曲线规划结果作为最终模型输出，用于无人驾驶控制。

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