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龍圖騰網獲悉西安交通大學申請的專利基于時空概率道路樹的軌跡生成與優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114625141B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210260195.8，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權基于時空概率道路樹的軌跡生成與優化方法及系統是由鄭南寧;簡志強;張崧翌;陳佩;陳仕韜設計研發完成，并于2022-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于時空概率道路樹的軌跡生成與優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于時空概率道路樹的軌跡生成與優化方法及系統，方法為：確定機器人的參考狀態序列和未來每一幀的自由區域；在每一幀的自由區域進行點隨機采樣，如果當前幀的采樣點與前一幀的采樣點是否滿足構建邊的條件，則進行邊的構建，并根據參考狀態序列為當前幀的采樣點附加損失值，直到最后一幀的采樣點全部判斷完畢，構建出時空概率道路樹以及時空概率道路樹中采樣點的損失值；基于時空概率道路樹中采樣點的損失值搜索出一條損失最小的通路，即初始軌跡；確定初始軌跡上的每一幀狀態所處的邊界限制，根據參考狀態序列以及目標函數對初始軌跡進行優化；直到滿足機器人運動學約束和障礙物約束條件或達到迭代上限得到優化后的軌跡。

本發明授權基于時空概率道路樹的軌跡生成與優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于時空概率道路樹的軌跡生成與優化方法，其特征在于，包括以下步驟：根據全局導航路徑、期望線速度、以及機器人速度，確定參考狀態序列；根據輸入的每一幀障礙物點，以及機器人當前的速度，確定未來每一幀的自由區域；在每一幀的自由區域進行點隨機采樣，判斷當前幀的采樣點與前一幀的采樣點是否滿足構建邊的條件；如果是，則進行邊的構建，并根據參考狀態序列為當前幀的采樣點附加損失值，反之，拋棄該采樣點；并不斷重復，直到最后一幀的采樣點全部判斷完畢，構建出時空概率道路樹以及時空概率道路樹中采樣點的損失值；基于時空概率道路樹中采樣點的損失值搜索出一條損失最小的通路，即初始軌跡；在上一幀節點列表的基礎上，構建當前幀的節點列表，直到最后一幀得到時空道路樹，遍歷時空道路樹的葉子節點，找到其中代價最小的節點進行回溯，得到次優軌跡，即初始軌跡；采用基于動態滑動窗口的方法或基于概率采樣的方法構建當前幀的節點列表；確定初始軌跡上的每一幀狀態所處的邊界限制，在所述邊界限制內，根據參考狀態序列以及目標函數對初始軌跡進行優化；并不斷重復，直到滿足機器人運動學約束和障礙物約束條件或達到迭代上限；最終得到優化后的軌跡；根據參考狀態序列以及目標函數對初始軌跡進行優化包括以下步驟：首先，對障礙物約束進行轉換；其次確定軌跡優化的目標函數目標函數分為兩部分，一部分為用于評價軌跡與參考狀態序列的偏差，另一部分用于評價軌跡的平滑性；對于軌跡的第k幀狀態，中包括五項，縱向距離偏差橫向距離偏差角度偏差線速度偏差以及角速度偏差衡量為軌跡加速度的大小以及加速度的變化；然后將優化問題的約束轉為額外的懲罰項加入到目標函數中，將優化問題轉換為： 其中，wpt,Wpv,Wpa,wpo均為可調權重，Wpv,Wpa為對角矩陣，Ppv,Pav,Ppo均為懲罰函數，與TEB中定義相同，Ppv與機器人的速度限制范圍有關，Pav與機器人的加速度限制范圍有關，即得到一個無約束近似非線性二次優化問題，并且該優化問題是稀疏的，用圖優化的方法問題進行求解單次優化解，將初始軌跡代入上述優化過程，得到優化后的軌跡判斷優化軌跡是否滿足機器人運動學約束和障礙物約束，如果不滿足，則將優化軌跡作為初始軌跡重復優化過程，直到達到迭代上限，ak為軌跡第k幀的加速度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西安交通大學，其通訊地址為：710049 陜西省西安市咸寧西路28號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。