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龙图腾网获悉苏州工学院申请的专利一种汽车自动驾驶快速定位导航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：CN120427015B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510928983.3，技术领域涉及：G01C21/28；该发明授权一种汽车自动驾驶快速定位导航方法是由张贵阳;张夏玮;吕晓康;曹洁洁;季节;吴思雨;刘琪;郑雷;徐宁设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车自动驾驶快速定位导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种汽车自动驾驶快速定位导航方法，使用以MobileNetV3作为主干结构的改进YOLOR神经网络对视觉传感器采集的图像数据进行检测，提取图像中车辆导航所需识别目标的特征信息；利用采用动态稀疏卷积替代原生三维卷积操作的改进VoxelNet神经网络对激光雷达捕获的三维点云数据进行特征提取，得到潜在目标的三维边界框及对应的特征数据；将提取的图像目标特征信息与得到的三维边界框及特征数据进行融合，确定目标的最终位置和类别；采用改进MOSSE算法对环境空间中置信度大于设定阈值的目标进行跟踪，并标记相应区域以避免重复检测。本发明能够有效降低系统的计算负担，提高目标识别准确率，使车辆能够更有效地完成自动导航。

本发明授权一种汽车自动驾驶快速定位导航方法在权利要求书中公布了：1.一种汽车自动驾驶快速定位导航方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：使用以MobileNetV3作为主干结构的改进YOLOR神经网络对视觉传感器采集的图像数据进行检测，提取图像中车辆导航所需识别目标的特征信息； S2：利用采用动态稀疏卷积替代原生三维卷积操作的改进VoxelNet神经网络对激光雷达捕获的三维点云数据进行特征提取，得到潜在目标的三维边界框及对应的特征数据； S3：将S1中提取的图像目标特征信息与S2中得到的三维边界框及特征数据进行融合，确定目标的最终位置和类别； S4：采用改进MOSSE算法对环境空间中置信度大于设定阈值的目标进行跟踪，并标记相应区域以避免重复检测； S4中，改进MOSSE算法的计算过程为： （4.1）将MOSSE算法扩展至三维空间，将传统MOSSE算法中的快速傅里叶变换改进为三维高斯滤波，设为三维特征立方体的3D快速傅里叶变换结果，为待学习的滤波器，为期望三维高斯分布，则三维相关滤波输出为： ， 其中，为逐元素相乘，设三维空间中目标的位置为，则其为的傅里叶逆变换结果，即： ， 其中，三维空间傅里叶逆变换； 为求解三维滤波器，使用下式目标优化函数，即： ， 其中，为目标点云特征的索引，为目标区域点云特征，为的共轭，则最小二乘解为： ， 其中，为三维高斯分布，为正则项； （4.2）在跟踪过程中，结合卡尔曼滤波算法对传统MOSSE算法进行改进，当峰值旁瓣比小于设定阈值时，三维空间卡尔曼滤波的状态向量s如下： ， 其中，x、y、z分别为目标在三维空间中的位置坐标，分别为目标在x、y、z方向上的速度； 当峰值旁瓣比大于设定阈值时，使用预测状态方程更新跟踪向量： ， 其中，Q为状态转移矩阵，W为过程噪声估计；Q的表达式为： ， 其中，Δt表示时间间隔； 峰值旁瓣比PSR的计算如下所示： ， 其中，为MOSSE算法的相关响应图，使用取其中的最大响应值，和分别为均值和标准差。

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