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龙图腾网获悉中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司申请的专利一种自动驾驶障碍物意图预测与避让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：CN120635865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511132004.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种自动驾驶障碍物意图预测与避让方法及系统是由杨茜;赵铁聪;姜仲;王亮;崔恒宾;冯洋;王柯婷;邵宇麒;付豪设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶障碍物意图预测与避让方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶障碍物意图预测与避让方法及系统。方法包括实时获取图像数据和三维点云数据，分别提取静态特征和动态特征，采用注意力机制进行加权后融合形成融合特征向量，将融合特征向量输入多个独立训练好的深度学习模型中，利用模型差异加权融合输出的结果获得预测意图。基于预测意图设定运行状态和输入控制的关联约束，以路径长度和时间成本为双优化目标建立避让策略模型，在预测时域内持续更新输入控制直到优化目标值迭代至最小，输出避让策略的时间序列，结合实时运行状态生成最终执行指令。本发明能够突破传统基于静态特征和预设规则系统的瓶颈，在提升行车安全冗余度的同时显著优化道路通行效率。

本发明授权一种自动驾驶障碍物意图预测与避让方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶障碍物意图预测与避让方法，其特征在于，包括： 实时获取自动驾驶过程中前方障碍物的图像数据和三维点云数据； 从所述图像数据中提取所述障碍物的静态特征，并从所述三维点云数据中提取所述障碍物的动态特征； 采用注意力机制对所述静态特征和所述动态特征分别进行加权，并将加权后的所述静态特征和所述动态特征融合得到融合特征向量； 将所述融合特征向量分别输入多个独立训练好的深度学习模型中，基于多个所述深度学习模型的模型差异，将多个所述深度学习模型的输出结果加权融合得到所述障碍物的预测意图； 根据所述预测意图设定车辆运行状态和输入控制的关联约束，并以路径长度和时间成本为双优化目标建立避让策略模型； 在预测时域内持续更新所述输入控制，直至所述避让策略模型的双优化目标值在关联约束内迭代至最小，输出所述输入控制的时间序列构成避让策略； 获取自动驾驶过程中车辆实时的所述运行状态，结合所述避让策略和实时的所述运行状态生成最终的车辆执行指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：710065 陕西省西安市雁塔区丈八东路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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