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龙图腾网获悉蜂巢智行(上海)技术有限公司申请的专利一种基于时序占据网格的动态障碍物轨迹预测规划方法及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：CN121493004B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610038447.0，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于时序占据网格的动态障碍物轨迹预测规划方法及系统是由王振江;朱旺旺;陈子豪设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序占据网格的动态障碍物轨迹预测规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及自动驾驶技术领域，具体是一种基于时序占据网格的动态障碍物轨迹预测规划方法及系统，在规划层面构建了独立于主感知模型的备用输入通路，从根本上解决了感知单点失效问题。通过对BEVTransformer模型输出的结构化感知结果进行置信度评估，以判断当前感知结果是否可靠。在不可靠时进入备用输入通路的动态障碍物轨迹预测规划方案。本申请完全绕过了对障碍物检测、分类、跟踪的依赖，直接从几何层面感知和预测运动，在BEV失效时尤为有效。用统一的占据网格表示静态和动态元素，简化了规划器的输入接口。通过预测未来的占据情况，能够进行更前瞻、更安全的决策，例如提前减速让行。

本发明授权一种基于时序占据网格的动态障碍物轨迹预测规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时序占据网格的动态障碍物轨迹预测规划方法，其特征在于，包括步骤： 获取来自车辆BEVTransformer模型输出的结构化感知结果，并获取车辆的多个摄像头采集的图像序列和激光雷达采集的点云数据，其中，所述图像序列包括多个摄像头在当前时间段采集的多帧图像，所述当前时间段包括当前时间点之前多个时间点的图像； 基于所述图像序列以及点云数据构建传感器数据序列，并基于预先构建的占据网格生成模型生成时序占据网格，其中，所述时序占据网格包括多个体素在多个时间点的被占据概率； 对所述结构化感知结果进行置信度评估，得到感知结果置信度；所述结构化感知结果包括动态障碍物轨迹、静态场景元素、可行驶区域边界和语义类别，对所述结构化感知结果进行置信度评估，得到感知结果置信度，包括：基于所述语义类别进行分类确定性评估，得到语义识别置信度；对所述动态障碍物轨迹和所述可行驶区域边界进行边界确定性评估，得到实例分割置信度；对所述动态障碍物轨迹和所述静态场景元素的时序稳定性进行评估，得到时序一致性置信度；对来自摄像头的结构化感知结果以及来自激光雷达的结构化感知结果进行一致性评估，得到融合置信度；基于所述语义识别置信度、所述实例分割置信度、所述时序一致性置信度和所述融合置信度构建感知结果置信度，其中，所述感知结果置信度的数学表达式为： 式中，为第一权重，为第二权重，为第三权重，为第四权重； 在所述感知结果置信度小于预设的置信度阈值时，基于所述时序占据网格执行路径规划，得到规划路径；基于所述时序占据网格执行路径规划，得到规划路径，包括：将所述时序占据网格输入至预先构建的场景流估计函数中，得到场景流场，其中，所述场景流场包括每个体素在时间维度上的位移向量；从所述时序占据网格中提取当前时间点的当前占据网格，并基于所述当前占据网格以及所述场景流场执行预测，得到动态占据概率场，其中，所述动态占据概率场包括每个体素在多个未来时间点的被占据概率；基于所述动态占据概率场构建优化问题，并使用规划器对所述优化问题进行求解，得到规划路径，其中，所述优化问题的目标为综合代价最小化，所述综合代价包括避障代价和路径平滑度代价。

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