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龙图腾网获悉新疆大学;喀什地区电子信息产业技术研究院申请的专利一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统及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：CN117037115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202311001881.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统及方法是由耿俊;王思齐;尹洪超;田生伟;万虎;郑德生;李晓瑜设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶避障系统技术领域，具体为一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统及方法，一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统是由数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、图像处理模块、决策模块、通信模块组成。本发明中，通过实时语义分割和图像处理技术提供更全面的场景理解，使系统更好地识别道路、行人和车辆等目标，为避障决策提供更准确的信息，强化学习和模型预测控制方法优化决策策略，使系统在复杂场景和移动障碍物下做出高效、安全的避障决策，跨模态数据融合和多模态感知提高了系统感知的可靠性，克服了单一传感器的局限性，眼动追踪和情感分析优化了人机交互，更好地理解驾驶员的注意力和情绪状态，提高驾驶安全性。

本发明授权一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统，其特征在于：所述一种基于机器视觉的自动驾驶避障系统是由数据采集模块、数据预处理模块、数据融合模块、图像处理模块、决策模块、通信模块组成； 所述数据采集模块与车辆的传感器相连接，所述传感器包括摄像头、激光雷达、雷达、声音传感器、红外线传感器，实时地传感器采集原始数据，并发送至数据预处理模块； 所述数据预处理模块从数据采集模块接收原始数据，对所述原始数据进行预处理工作，在预处理完毕后，生成处理后数据，将所述处理后数据发送到数据融合模块和图像处理模块； 所述数据融合模块接收所述处理后数据，并通过融合算法将所述处理后数据融合在一起，获取融合后数据，并发送至决策模块； 所述图像处理模块并行于数据融合模块处理数据，接收所述处理后数据中的图像数据，对所述图像数据进行包括实时语义分割、目标检测的深度学习处理，将所述图像数据划分为多个语义区域，识别出图像中包括车辆、行人、路标的关键目标，集成处理结果，并发送至决策模块； 所述决策模块接收融合后数据和处理结果，得出避障决策，并在决策过程中，利用强化学习和模型预测控制方法来优化决策，同时获取眼动追踪和情感分析的数据，用以优化驾驶策略，生成决策指令； 所述通信模块接收决策指令，并将所述决策指令传递给车辆的控制系统，从而实现避障，所述通信模块与其他车辆和智能交通基础设施进行信息交换，提供或获取有效信息，将所述有效信息反馈给决策模块； 所述决策模块包括决策算法子模块、策略优化子模块； 所述决策算法子模块的功能项包括状态定义、动作空间定义、奖励函数定义、强化学习算法训练； 所述状态定义具体为，将融合后数据和处理结果转化为驾驶决策所需的状态表示，包括车辆位置、速度、周围环境信息； 所述动作空间定义具体为，基于驾驶决策模型定义可行的驾驶动作，包括加速、减速、转向，构建动作空间； 所述奖励函数定义具体为，设计奖励函数指导驾驶决策的优化，包括惩罚碰撞、鼓励平稳驾驶； 所述强化学习算法训练具体为，使用强化学习算法进行训练，优化所述驾驶决策模型，使所述驾驶决策模型能够在不同状态下选择最优的驾驶动作； 所述策略优化子模块的功能项包括状态感知、情感分析、驾驶策略优化； 所述状态感知具体为，通过眼动追踪技术获取驾驶员注视的关注点和视线行为，了解驾驶员对驾驶任务的关注和情绪状态； 所述情感分析具体为，通过情感分析技术分析驾驶员的情感变化，包括焦虑、疲劳； 所述驾驶策略优化具体为，根据状态感知和情感分析的结果，使用MPC优化算法优化驾驶策略，调整车辆的加速度、转向参数。

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新疆大学;喀什地区电子信息产业技术研究院，其通讯地址为：830046 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市天山区胜利路666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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