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龙图腾网获悉浙江有鹿机器人科技有限公司申请的专利一种基于流匹配的非结构化场景的自动驾驶车辆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：CN121207207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511745831.6，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于流匹配的非结构化场景的自动驾驶车辆规划方法是由郑仁杰;刘天乐;夏泽涛;王景珂;叶腾驹设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于流匹配的非结构化场景的自动驾驶车辆规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于流匹配的非结构化场景自动驾驶车辆规划方法，属自动驾驶路径规划领域，步骤为：采集真实非结构化场景数据，采样目标点并通过离线混合A**生成真值轨迹，经处理形成训练集；训练融合多尺度俯视图、参考线等信息的流匹配模型，得生成式规划器；在线生成二维栅格图并输入模型，迭代采样得初始路径；以初始路径暖启动，施运动学硬约束优化，输出最终轨迹。本发明的有益效果是：能够提升非结构化场景规划成功率，规划时延低，轨迹满足车辆运动学与舒适性，适配高频重规划需求。

本发明授权一种基于流匹配的非结构化场景的自动驾驶车辆规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流匹配的非结构化场景的自动驾驶车辆规划方法，其特征在于，包括： 采集真实非结构化场景数据，在场景数据中设置均匀采样目标点，通过离线无时间限制的混合A*算法生成几何可行的真值轨迹，对所述真值轨迹进行处理及质检后，形成训练集； 以多尺度俯视图编码融合参考线、自车状态与目标点信息构建条件向量场，通过流匹配最小化中间态速度残差，结合多维度奖励进行离线策略优化，训练得到生成式规划器用于流匹配模型训练； 基于感知信息对当前帧环境进行检测生成二维栅格环境图，加入自车状态、目标点信息及参考导航线信息后输入至训练完成的生成式规划器，通过迭代采样生成初始路径； 以所述初始路径为暖启动，构建优化目标函数，施加曲率硬约束，采用优化算法求解所述优化目标函数，输出满足车辆行驶的最终轨迹; 通过真实非结构化场景采集数据，在采集的场景中均匀采样目标点，采用离线无时间限制的混合A*算法生成几何可行真值轨迹，对所述真值轨迹进行重采样、参数化处理及难例增强，按轨迹长度、最小间距、曲率指标进行质检后，形成包含场景、目标、俯视图条件、真值轨迹、质量标注的训练集； 以多尺度俯视图编码融合参考线、自车状态与目标点信息，构建条件向量场，通过流匹配最小化中间态速度残差，同时结合碰撞、曲率、到达、效率、舒适维度的奖励进行优势加权离线策略优化，得到生成式规划器用于流匹配模型训练； 基于激光雷达与相机的感知信息对当前帧环境进行检测，生成二维栅格环境图，在所述二维栅格环境图中加入当前自车状态、目标点信息及参考导航线信息，输入至训练完成的流匹配模型，通过迭代采样生成当前非结构化场景下的绕行脱困规划初始路径； 以生成的所述初始路径为暖启动，构建包含效率、平滑、贴线目标的优化目标函数，施加曲率、速度、加速度、加加速度及碰撞距离的硬约束，采用拟牛顿算法结合增广拉格朗日算法求解所述优化目标函数，输出满足车辆运动学可行性与行驶舒适性的最终轨迹。

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