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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利一种基于因子图的不确定环境下运动规划系统和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：CN119717833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510232986.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于因子图的不确定环境下运动规划系统和方法是由王晗宇;吉建民;张燕咏;张昱设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因子图的不确定环境下运动规划系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于因子图的不确定环境下运动规划系统和方法，属于自动驾驶、运动规划技术领域。系统包括感知模块、地图与定位模块、全局路径规划模块、局部路径规划模块以及控制模块，其中，感知模块用于获取障碍物信息，地图与定位模块用于提供自车位置信息，全局路径规划模块用于规划出一条从自车位置到达目标点的全局路径，局部路径规划模块用于采用因子图方法进行规划，输出自车未来若干秒的轨迹，控制模块用于基于局部规划模块给出的未来若干秒的轨迹，根据自车位置信息，计算出加速度和转角，发送给车辆底盘或者模拟器。本发明能够实时处理自动驾驶系统中感知和预测的不确定性，从而在复杂的交通环境中生成更为安全、合理的行驶轨迹。

本发明授权一种基于因子图的不确定环境下运动规划系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因子图的不确定环境下运动规划系统，其特征在于，包括感知模块（110）、地图与定位模块（120）、全局路径规划模块（130）、局部路径规划模块（140）以及控制模块（150），其中，感知模块（110）用于获取障碍物信息，地图与定位模块（120）用于提供自车位置信息，全局路径规划模块（130）用于根据自车位置信息以及目标点的位置和地图信息，规划出一条从自车位置到达目标点的全局路径，局部路径规划模块（140）用于根据参考线、地图信息、自车位置信息、障碍物信息，采用因子图方法进行规划，输出自车未来若干秒的轨迹，参考线指的是自车前方第一预设距离、后方第二预设距离之间的路径，控制模块（150）用于基于局部规划模块（140）给出的未来若干秒的轨迹，根据自车位置信息，计算出加速度和转角，发送给车辆底盘或者模拟器，局部路径规划模块包括障碍物处理模块、路径规划模块、速度规划模块和轨迹融合模块：障碍物处理模块，用于对障碍物位置，采用投影法进行转化，对于协方差矩阵，采用无迹卡尔曼滤波方法进行坐标变化；路径规划模块，用于在s-l空间进行规划：考虑障碍物的位置、曲率、车辆动力学风因素来设计相应的约束，并将其转化为因子图中的概率因子，通过路径规划因子图优化算法来优化出最优路径；速度规划模块，用于在s-t空间进行规划：考虑动态障碍物的速度、参考速度、车辆动力学因素来设计相应的约束，并将其转化为因子图中的概率因子，通过速度规划因子图优化算法来优化出最优速度；轨迹融合模块，用于将路径规划模块与速度规划模块的结果进行轨迹融合得到三维的轨迹，并将其转化到自然坐标系下作为最终的轨迹，发送给控制模块（150）；路径规划因子图优化算法中用到的因子包括：静态障碍物碰撞因子：利用障碍物的位置不确定性，计算出自车与障碍物在s-l空间中的碰撞概率，确保轨迹的安全；曲率因子：根据车辆的位置，计算轨迹的曲率，以确保轨迹符合车辆的物理转向能力；动力学因子：根据车辆的动力学模型，限制速度、加速度等，使其符合车辆的运动学特性；先验因子：表示自车当前的横向状态，保证优化后的第一个变量值与当前状态尽可能一致；在初始优化时，考虑先验因子、动力学因子、静态障碍物碰撞因子、曲率约束因子，优化函数为： ， 是横向距离，是纵向距离，是一个横向状态向量，用于表示横向路径，，表示横向距离与纵向距离的函数，是横向距离对于纵向距离一阶导数，是横向距离对于纵向距离二阶导数，是初始横向状态变量的参考值，是一个核函数，整体用于表示动力学因子和先验因子； 表示路径上与静态障碍物的碰撞概率，是静态障碍物相关的惩罚权重矩阵，用于表示静态障碍物碰撞因子； 表示路径上的曲率，是曲率相关的惩罚权重矩阵，用于表示曲率约束因子； 表示寻找变量使得后面的表达式取得最小值，表示在考虑以上因子后，最终优化的横向状态向量。

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