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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利融合复杂网络理论和深度神经网络的高速公路商用车轨迹规划方法及车用电子设备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：CN115950445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310026978.4，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权融合复杂网络理论和深度神经网络的高速公路商用车轨迹规划方法及车用电子设备是由付新科;蔡英凤;王海;陈龙;姜涛;董钊志;刘擎超设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合复杂网络理论和深度神经网络的高速公路商用车轨迹规划方法及车用电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了融合复杂网络理论和深度神经网络的高速公路商用车轨迹规划方法及车用电子设备，通过模型评估重要车辆节点并提取风险树，用于扩展自车轨迹规划的行动空间，并将各类车辆节点建模为场的形式，用于评估规划轨迹的碰撞风险。同时直接在高速公路场景中的XYT坐标系下进行轨迹规划，将预测的他车轨迹和其他障碍物的边框BoundingBox映射到根据坐标系生成的栅格地图中，利用深度神经网络DNN做卷积操作，得出安全可行的无碰撞轨迹，从而降低商用车和乘用车不同尺寸对轨迹规划的影响，同时解决道路建模困难和计算量过大的问题。实现在整个智能驾驶系统框架内无需进行坐标系的转换，即可规划一条可以同时兼顾安全、效率和灵活性的高质量轨迹。

本发明授权融合复杂网络理论和深度神经网络的高速公路商用车轨迹规划方法及车用电子设备在权利要求书中公布了：1.融合复杂网络理论和深度神经网络的高速公路商用车轨迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于复杂网络的认知理论对驾驶环境进行动态建模； 步骤2：根据步骤1所建模型，生成复杂网络并评估重要节点和提取风险树； 步骤3：将预测的他车轨迹和其他障碍物的BoundingBox映射到根据XYT坐标系生成的栅格地图中；所述XYT坐标系是Cartesian坐标系引入时间维度构成的坐标系； 步骤4：在栅格地图上进行轨迹点采样，并将采样点的BoundingBox视为卷积核，利用深度神经网络DNN做卷积操作，得出安全可行的无碰撞轨迹，并进行评估，挑选出最佳轨迹； 所述步骤1的具体过程包括复杂网络建模，具体地： 步骤1.1：首先基于复杂网络理论，将自车和其他车辆视为网络节点，构建动态的复杂网络模型： 其中，为动态的复杂网络模型；为网络中的节点的集合，为网络中的节点，为网络中节点的数量；为网络中节点的边集合，为网络中的节点的边，为网络中节点边的数量；为边的权重；为节点的可移动区域； 建模为光滑有界曲面： 其中，为光滑有界曲面的边界； 所述步骤1的具体过程还包括动力学建模，具体地： 步骤1.2：基于二自由度车辆模型和运动点模型，对车辆节点进行动力学建模； 车辆二自由度模型为： 其中，模型的状态变量为横摆角速度和侧向速度；为前轮转向角；和分别为驾驶中产生的前侧向力和后侧向力；纵向速度被认为是一个时变参数，当轮胎转弯特性在线性范围内时，模型表示为： 和分别为前轮侧偏刚度和后轮侧偏刚度；和分别为前轴重心和后轴重心；为质量； 将车辆节点视为具有重心的运动质点，建立相对于期望路径的运动点模型： 其中，和分别为航向角偏差和横向路径偏差；为沿期望路径的距离；为期望路径的曲率； 所述步骤1的具体过程还包括可变高斯安全场建模，具体地： 步骤1.3：根据场理论提出了基于风险中心转移的可变高斯安全场模型，静态安全场由二维高斯函数描述： 其中，为场强系数；和为风险中心的坐标，和分别为椭圆的长轴和短轴的半径，椭圆为车辆边框的内接椭圆的放大，等效的用车辆的横纵比表示； 当车辆移动时，风险中心将随之转移，新的风险中心为： 其中，为速度矢量；为调节因子，且有或；为与轴夹角，则动态的安全场可表示为： 和表示风险中心转移之后椭圆的长轴和短轴的半径； 所述步骤1的具体过程还包括划分认知域，具体地： 步骤1.4：根据人类驾驶员对距离的敏感度和反应时间，将节点周围分为第一认知域、第二认知域和域外空间； 第一认知域的范围为： 其中，为第一阈值；为人类驾驶员的第一认知反应时间；为环境中其他节点的最大接近速度； 第二认知域的范围为： 其中，为第一阈值；为人类驾驶员的第二认知反应时间，第二认知域外的空间定义为域外空间； 在可变高斯安全场的框架内，建立节点间的风险认知函数： 其中，是节点在节点处的场强，是节点的标量速度，方向角是节点的速度矢量与节点的场强矢量的夹角，为风险认知调节系数。

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