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龙图腾网获悉安徽江淮汽车集团股份有限公司申请的专利一种自动驾驶汽车的路径规划学习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：CN115451987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211145599.9，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种自动驾驶汽车的路径规划学习方法是由宋心雷;黄秋生;王苗;李盈盈;李新红;魏江文;李旭东设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶汽车的路径规划学习方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种自动驾驶汽车的路径规划学习方法，包括：通过车辆的摄像头和雷达采集车辆周边目标的图像，并根据所述图像对车辆周边目标进行左中右区域分类；建立安全度计算模型，并根据车辆的车速和位置对左中右区域的各个目标进行行驶安全度计算；获取车辆行驶的车道信息，并根据左中右区域各目标所对应的行驶安全度从高到低顺序进行车道选择及路径规划。本发明能解决现有自动驾驶汽车进行路径规划时存在不便捷和不准确的问题，能提高自动驾驶汽车路径规划的准确性和效率，增加自动驾驶汽车的安全性。

本发明授权一种自动驾驶汽车的路径规划学习方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶汽车的路径规划学习方法，其特征在于，包括： 通过车辆的摄像头和雷达采集车辆周边目标的图像，并根据所述图像对车辆周边目标进行左中右区域分类； 建立安全度计算模型，并根据车辆的车速和位置对左中右区域的各个目标进行行驶安全度计算；行驶安全度是针对摄像头感知的每一帧图像并融合雷达测距信息来进行计算生成的，计算出前方车道的行驶安全度：Security＝Φx1，x2，x3...xi，其中，x1，x2，x3...xi为因变量、因变量包括相对车速、相对距离、车流密度、车辆类别信息，函数Φx1，x2，x3...xi为计算出的行驶安全度； 获取车辆行驶的车道信息，并根据左中右区域各目标所对应的行驶安全度从高到低顺序进行车道选择及路径规划； 构建离线仿真环境，并根据所述图像对车辆周边的目标提供离线仿真数据； 搭建安全度预测量深度学习神经网络，并根据所述离线仿真数据进行自学习，以优化安全度计算模型； 所述搭建安全度预测量深度学习神经网络，并优化安全度计算模型，包括： 通过所述安全度预测量深度学习神经网络进行自学习，以预测各个目标的安全度的变化量； 将计算得到各个目标所对应的行驶安全度与预测的安全度的变化量之和作为优化后各个目标的安全度预测量。

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