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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于视觉语言模型引导的自动驾驶汽车扩散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：CN121026178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511562713.1，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于视觉语言模型引导的自动驾驶汽车扩散导航方法是由张琳;周岚琦;陈虹;潘威;褚洪庆设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉语言模型引导的自动驾驶汽车扩散导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉语言模型引导的自动驾驶汽车扩散导航方法，涉及自动驾驶领域，包括：获取汽车导航的图像序列和自然语言指令，对图像序列中各帧图像进行语义映射得到各帧的语义色块图；将语义色块图，拼接组成一个时间连续的语义图序列；通过卷积神经网络对语义图序列进行空间结构特征提取和拼接，然后通过Transformer网络进行编码，得到时空融合特征；将时空融合特征作为条件嵌入向量，输入预训练的条件去噪扩散概率模型进行轨迹预测，根据输出的轨迹点序列对车辆进行导航控制。本发明融合图像统计先验与语言提示生成语义区域图，引导扩散模型生成符合指令语义的未来轨迹，实现端到端的语言驱动控制。

本发明授权一种基于视觉语言模型引导的自动驾驶汽车扩散导航方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉语言模型引导的自动驾驶汽车扩散导航方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取汽车导航的图像序列和自然语言指令，对所述图像序列中各帧图像进行语义映射得到各帧的语义色块图； 步骤2：将所述语义色块图，拼接组成一个时间连续的语义图序列； 步骤3：通过卷积神经网络对所述语义图序列进行空间结构特征提取和拼接，然后通过Transformer网络进行编码，得到时空融合特征； 步骤4：将所述时空融合特征作为条件嵌入向量，输入预训练的条件去噪扩散概率模型进行轨迹预测，根据输出的轨迹点序列对车辆进行导航控制； 所述步骤1具体包括： 步骤1.1：对于任一帧原始图像，通过视觉编码器提取高维特征图； 步骤1.2：对所述高维特征图中每个通道的全部像素，统计均值和方差，根据全部通道的均值和方差，拼接得到所述高维特征图的统计特征向量； 步骤1.3：通过非线性投影网络将所述统计特征向量投影至与文本嵌入同维度的向量空间，得到语义提示向量； 步骤1.4：将所述自然语言指令与所述语义提示向量拼接得到增强语言输入； 步骤1.5：以所述增强语言输入和所述原始图像输入视觉语言模型，语义映射得到语义色块图； 步骤1.6：重复执行步骤1.1至步骤1.5，得到各帧的语义色块图。

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