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龍圖騰網恭喜江蘇省港口集團信息科技有限公司申請的專利一種多車型兼容的混合場景下全局路徑規劃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：CN117993585B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15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：202311854067.7，技術領域涉及：G06Q10/047；該發明授權一種多車型兼容的混合場景下全局路徑規劃方法及系統是由蔡躍;劉海燕;林政;張陽;王堅;曹紅軍;王金才;于進;王文強;張子杰設計研發完成，并于2023-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多車型兼容的混合場景下全局路徑規劃方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及自動駕駛技術領域，特別是關于一種多車型兼容的混合場景下全局路徑規劃控制系統，包括數據感知模塊，規則設定模塊，場景分類模塊，路徑規劃模塊，控制執行模塊和通信集成模塊，本發明還公開了一種應用上述系統所進行的全局路徑規劃控制方法，步驟為S1數據感知模塊通過多個傳感器獲取區域內的道路信息；S2場景分類道路信息，得到當前場景信息并進行分類；S3規則設定模塊獲取待規劃路徑的車型，并生成對應車型的路徑規劃規則；S4路徑規劃模塊生成行駛路徑；S5控制執行模塊根據路徑規劃模塊所生成的路徑控制引導車輛進行移動。本發明的路徑規劃系統和方法可以適應不同的車型和場景，提高自動駕駛在復雜環境下的適應性和安全性。

本發明授權一種多車型兼容的混合場景下全局路徑規劃方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種多車型兼容的混合場景下全局路徑規劃控制方法，其特征在于，包括如下步驟：S1數據感知模塊通過多個傳感器獲取區域內的道路信息；S2場景分類模塊根據數據感知模塊所獲得的道路信息，得到當前場景信息并進行分類，區別場景中不同類型和級別的道路，并將上述道路與地圖數據匹配；S3規則設定模塊獲取待規劃路徑的車型，并生成對應車型的路徑規劃規則；所述路徑規劃規則由啟發函數表示，不同車型所對應的啟發函數分別為：跨運車：hn=abscurrent.x-goal.x+abscurrent.y-goal.y；帶掛集卡：hn=sqrt2min|goal.x-current.x|,|goal.y-current.y|+|goal.x-current.x|+|goal.y-current.y|；IGV：hn=sqrtgoal.x-current.x^2+goal.y-current.y^2；其中current.x,current.y為車輛當前坐標位置，goal.x，goal.y為目的點位坐標位置；S4路徑規劃模塊根據地圖數據以及規則設定模塊所設定的路徑規劃規則，生成行駛路徑，并將行駛路徑發送給控制執行模塊；所述路徑規劃模塊生成行駛路徑的方法為：S41由車輛初始點開始，根據地圖數據將初始點周圍可以進行下一步路徑規劃的點位列入開放列表，不可到達的點位列入關閉列表，表示點位不可被關注并且不可被迭代；S42從開放列表中選擇一個點位，生成初始點位與被選擇點位間的啟發函數與代價函數，遍歷所有開放列表中的點位，選擇啟發函數與代價函數之和最小的點位作為路徑上的下個點，生成初始點位與該點位間的路徑，所述初始點位與被選擇點位間的代價函數為：Costn=a*（Slope+Distancecurrent_node,nVmax）+b*（Curvature+Traffic_Congestion）；所述Slope為初始點位與被選擇點位間道路的平均坡度，Distancecurrent_node,n為被選擇點位與終點間的距離，Vmax為對應車型最大行進速度，Curvature為道路曲率，Traffic_Congestion為初始點位與被選擇點位間道路的交通擁堵情況，a、b為常值系數；S43將步驟S42中選擇的點位作為新的初始點，生成新的開放列表，重復步驟S41和S42直至待規劃路徑的終點出現在開放列表中，上述步驟中所選擇的所有點位與終點的連接路徑即為規劃路徑；S44對步驟S43中獲得的規劃路徑進行倒推計算，直至回到車輛初始點，則該路徑評估通過，將路徑結果發送給控制執行模塊；若倒推失敗，將結果返回給路徑規劃模塊，重新獲取地圖數據并重新進行路徑規劃；S5控制執行模塊根據路徑規劃模塊所生成的路徑控制引導車輛進行移動。

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