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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于复杂道路的多模态感知与决策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：CN119495067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411294263.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于复杂道路的多模态感知与决策方法及系统是由范丽丽;曾昌贤;邓方;王飞跃;陈晨;曹东璞;佘红艳;顾惠楠设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复杂道路的多模态感知与决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复杂道路的多模态感知与决策方法及系统，大模型通过预训练掌握通识知识后，使用恶劣驾驶环境的数据集进行跨域学习，提升自动驾驶系统的感知和决策能力；在大模型的跨域学习完成后，下游任务是自动驾驶感知决策的信息来源，点云分割和3D目标检测为决策系统提供了驾驶周围环境的物体信息；道路线检测和裂分检测利用道路信息决策系统确保车辆在安全且可行驶的道路上运行；大模型在恶劣环境下迁移后，车辆的系统将更有泛化性，面对复杂且未知的场景也能做出正确的感知和决策；为了提高网络的特征提取能力，本发明设置有三个依次串联的transformers编码器，解决了迁移学习和残差结构带来的部分数据偏移问题。

本发明授权一种基于复杂道路的多模态感知与决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于复杂道路的多模态感知与决策方法，其特征在于，包括： 首先输入非结构化道路的RGB图像x和平面法线图像y； 基于RGB图像和平面法线图像，分别得到图像分片，然后进行分片编码，分别对应得到分片向量x1和分片向量y1； 将分片向量x1和分片向量y1分别输入到第一transformer编码器中，分别得到x2和y2； 分片向量x1和y1输入一层线性层，评估输入的每一个分片特征的重要性，并输出一个权重，对于m*n个分片特征，输出m*n个特征权重，将该权重与分片特征进行点乘，点乘后的RGB图像分片特征和平面法线图像分片特征相加得到特征z1； 特征z1送入三个串联的矫正单元的第一个矫正单元；每个矫正单元由一个transformer编码器与一个分布矫正模块构成；特征z1分成两份，一份经过transformer编码器，一份在分布矫正模块与可训练张量进行点乘，将点乘后的结果与其并联的transformer编码器的输入结果相加得到输出结果z2，进入下一个矫正单元，依次类推，在下两个矫正单元中处理后得到输出结果z3和z4； 将结果z2、z3和z4统一尺寸后，在特征维度上拼接后，经过线性层得到最后的输出结果out，即对图像的预测结果； 其中，在对可训练张量进行训练时，采用二分类交叉熵损失函数： 其中，是第i个训练样本中，第j行，第k列位置处像素的预测概率，而是该像素位置对应的真实概率标签；batch表示训练样本的数量。

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