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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利车辆在非信控路口转向时感知盲区的轨迹规划方法与系统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：CN119821439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510054216.4，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权车辆在非信控路口转向时感知盲区的轨迹规划方法与系统是由温守林;杨泽宇;邓晓洋;边有钢;高铭;汪先锋;胡满江;秦洪懋设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆在非信控路口转向时感知盲区的轨迹规划方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人驾驶技术领域，公开了一种车辆在非信控路口转向时感知盲区的轨迹规划方法与系统。车辆在非信控路口转向时感知盲区的轨迹规划方法包括以下步骤：S1.建立车辆轨迹的运动学模型；S2.构建目标函数J；S3.建立针对步骤S2中的数据的约束条件，并使用所述约束条件优化所述目标函数J，得到优化后的整体优化模型；S4.基于所述整体优化模型，通过非线性优化求解器，求解出优化后的轨迹。本发明可以提高无人驾驶车辆的通行效率和安全性。

本发明授权车辆在非信控路口转向时感知盲区的轨迹规划方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种车辆在非信控路口转向时感知盲区的轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过公式： 建立车辆轨迹的运动学模型；其中，为车辆位置横坐标的导数，为车辆位置横坐标的导数，为车辆航向角的导数，为车辆转向角的导数，为速度的导数，为车辆位置的横坐标，为车辆位置的纵坐标，为航向角，转向角，为速度，为加速度，为车辆前后轮之间的距离； S2，通过公式：，构建目标函数 其中，为预测时域，为其权重矩阵，为其权重矩阵，为避障函数，为可见性函数，为控制输入序列，为预测的状态变量，为参考状态变量； S3，建立运动学模型约束条件，并使用所述约束条件优化所述目标函数，得到优化后的整体优化模型； S4，基于所述整体优化模型，通过非线性优化求解器，求解出优化后的轨迹； 其中，所述步骤S3中的约束条件包括以下步骤中的一项或者多项： S31，通过公式：1，建立速度约束；其中，为车辆所能达到的最大速度，k表示k时刻，为在k时刻对未来第i步的速度预测值； S32，通过公式：2，建立加速度约束；其中，为车辆所能达到的最大减速度，为车辆所能达到的最大加速度，为在k时刻对未来第i步的加速度预测值； S33，通过公式：3，建立转向角约束；其中，为车辆所能达到的最小转向角，为车辆所能达到的最大转向角，为在k时刻对未来第i步的转向角预测值； S34,通过公式：，建立边界约束；其中，为车辆参考线到左右两边道路边界的最小横向移动距离，为车辆参考线到左右两边道路边界的最大横向移动距离，为在k时刻对未来第i步的位置横向坐标预测值； S35，通过公式：，建立风险约束；其中为风险阈值，为t+1时刻的风险计算值，表示t+1时刻感知盲区路口对向车道是否出现产生风险的车辆，表示t+1时刻出现车辆，表示t+1时刻不出现车辆；表示观测结果，表示对应观测概率值，表示t+1时刻没有观测到车辆，表示t+1时刻观测到了车辆；为t+1时刻的后验概率。

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