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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利三维时空约束下自适应分层多无人车协同运动规划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：CN120029272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510076406.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权三维时空约束下自适应分层多无人车协同运动规划方法是由马立玲;户庆国;黄逸伦;汪首坤;于灏;王军政设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本三维时空约束下自适应分层多无人车协同运动规划方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种三维时空约束下自适应分层多无人车协同运动规划方法，该方法构建行为规划层、三维时空约束层和轨迹优化层；行为规划层和三维时空约束层设置在中央控制器，行为规划层生成全局最优的各无人车的参考轨迹；三维时空约束层根据行为规划层生成的参考轨迹，生成各无人车的三维时空安全区间，为轨迹优化层的轨迹优化提供合适尽量大且贴近参考轨迹的空间范围；轨迹优化层设置在各无人车，基于本地感知在车辆模型和三维时空安全区间约束下，对参考轨迹实施局部规划，实时生成用于控制跟踪的最优运动轨迹。该方法能够显著提升复杂动态环境下的车队协同效率和安全性。

本发明授权三维时空约束下自适应分层多无人车协同运动规划方法在权利要求书中公布了：1.一种三维时空约束下自适应分层多无人车协同运动规划方法，其特征在于，包括： 构建行为规划层、三维时空约束层和轨迹优化层；行为规划层和三维时空约束层设置在中央控制器，用于实现全局规划与协同协调；轨迹优化层设置在各无人车，生成符合动力学约束的最优运动轨迹； 行为规划层，基于车辆动力学特性，生成动态行为基元；在全局地图信息的可行域限制内，筛选最优动态行为基元序列，生成全局最优的各无人车的参考轨迹；其中，筛选基元序列和生成参考轨迹的方式为： 设计行为基元代价函数包括节点代价和边代价； 节点代价由轨迹中节点n与目标点的差异来衡量； 边代价由轨迹中节点p和节点q之间轨迹的轨迹平滑度、任务执行度、类人驾驶特征和整体通行效率来衡量； 采用混合整数线性规划MILP，基于节点代价和边代价联合优化各无人车的动态行为基元序列，形成全局最优的各无人车参考轨迹 三维时空约束层，根据行为规划层生成的参考轨迹，结合环境和车辆状态，生成各无人车的三维时空安全区间，三维时空安全区间由轨迹上各时间段对应的可行驶区间组成；生成三维时空安全区间时，以行驶区间范围广度大且行驶区间关键点参考轨迹的偏差度小作为生成目标，同时限制不与三维时空环境发生干涉且多车的可行驶区间不允许在同一时间段占据同一空间位置； 其中，生成三维时空安全区间的方式为： 对所述行为规划层规划的参考轨迹，根据本地计算资源重采样为K个时间段，第k个时间段记为时间段； 构建关键性能指标，包括行驶区间范围广度和与参考轨迹的偏差度； 所述行驶区间范围广度为： 其中，表示时间段序号；表示无人车的范围广度权重；时间段的可行驶区间面积由来表征；，，，为可行驶区间x、y方向的最大值和最小值；通过最大化，确保规划出的可行驶区间面积总体最大； 所述与参考轨迹的偏差度为： 其中，是指无人车的偏差度权重，坐标是指时间段对应的可行驶区间内的指定关键点的坐标，坐标为时间段内参考轨迹采样时间点的坐标；通过最小化，确保规划出的可行驶区间贴近参考轨迹； 三维时空安全区间的优化生成整合所有无人车的代价，最终目标函数表示为： 其中，为无人车的权重，表示优先级； 以最小为目标，同时限制不与三维时空环境发生干涉且多车不允许在同一时间段占据同一空间位置，联合优化所有无人车、所有时间段的可行驶区间，获得所有无人车的三维时空安全区间； 将重新采样后的参考轨迹，连同三维时空安全区间发给对应无人车的轨迹优化层； 轨迹优化层，基于本地感知在车辆模型和三维时空安全区间约束下，对参考轨迹实施局部规划，实时生成用于控制跟踪的最优运动轨迹； 其中，对参考轨迹实施局部规划的方式为： 构建全局路径可行性约束和局部路径偏离率约束；最大化全局路径可行性以确保规划出的路径满足车辆能力和乘坐舒适性；最小化局部路径偏离率以确保规划出的路径贴近三维时空约束层下发的参考轨迹； 根据当前环境复杂度和当前通信带宽，动态调整全局路径可行性约束的权重与局部路径偏离率约束的权重； 利用权重，将全局路径可行性约束和局部路径偏离率约束进行加权，得到无人车最优运动轨迹的总目标函数； 以最优运动轨迹的总目标函数最小为目标，对三维时空约束层下发的参考轨迹中的各时间段进行联合优化，获得最优运动轨迹。

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