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龙图腾网获悉湖南理工职业技术学院申请的专利一种智能汽车的自动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：CN121157971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511713634.6，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种智能汽车的自动避让方法及系统是由陈揆能;符明;刘指先;袁小芳;于琪;朱琴设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能汽车的自动避让方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动避让技术领域，尤其涉及一种智能汽车的自动避让方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取高速状态下的智能汽车行驶状态，并通过车载摄像头监测前方车道散落货物的视频帧；基于视频帧进行多目标标记，得到散落货物的标记数据。然后，利用这些标记数据进行货物散落轨迹的预测，并根据智能汽车行驶状态调整避让行为，生成自动避让行为调整数据；最后，通过这些调整数据构建自动避让策略模型，并将其发送至智能汽车控制中心，实施智能汽车的自动避让。本发明通过对自动避让技术的优化处理使得自动避让技术更加精确。

本发明授权一种智能汽车的自动避让方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能汽车的自动避让方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取高速状态下的智能汽车行驶状态，并通过车载摄像头监测前方车道散落货物的视频帧；基于所述的视频帧进行散落货物的多目标标记，得到散落货物多目标标记数据； 步骤S2：基于散落货物多目标标记数据进行多目标货物散落轨迹预测，而后根据智能汽车行驶状态自动避让行为调整，得到自动避让行为调整数据； 步骤S3：通过自动避让行为调整数据构建自动避让策略模型，并将自动避让策略模型发送至智能汽车控制中心，以执行智能汽车的自动避让； 步骤S2包括： 步骤S21：对散落货物多目标标记数据进行几何形态分析，获得多目标货物几何形态数据； 步骤S22：对散落货物多目标标记数据进行初始散落抛物状态分析，以得到多目标货物初始抛物状态； 步骤S23：基于多目标货物几何形态数据及多目标货物初始抛物状态进行多目标货物散落轨迹预测，以输出多目标货物散落预测轨迹； 步骤S24：根据智能汽车行驶状态和多目标货物散落预测轨迹进行自动避让行为调整，得到自动避让行为调整数据； 步骤S23包括： 步骤S231：提取多目标货物几何形态数据中的形态面积及形态结构弧度；获取当前高速道路上的环境风况状态； 步骤S232：对多目标货物初始抛物状态进行初始抛落速度及姿态分析，得到多目标货物初始抛物速度及抛物姿态； 步骤S233：基于所述环境风况状态对所述形态面积及形态结构弧度和多目标货物初始抛物速度及抛物姿态进行散落轨迹演化拟合，以输出货物散落轨迹演化数据； 步骤S234：根据货物散落轨迹演化数据进行多目标货物散落轨迹预测，以输出多目标货物散落预测轨迹； 步骤S24包括： 步骤S241：根据智能汽车行驶状态和多目标货物散落预测轨迹，判断智能汽车当前方位与散落货物的动态相对半径； 步骤S242：提取智能汽车行驶状态中的车速，并通过智能汽车的车载雷达，与智能汽车行驶状态计算周边车辆与智能汽车的相对距离； 步骤S243：根据动态相对半径及所述的相对距离，调控智能汽车的动态速度，以此来保障智能汽车与散落的货物、及其周边车辆处于安全的距离； 步骤S244：基于智能汽车的动态速度和多目标货物散落预测轨迹进行避让轨迹姿态控制，获得避让轨迹姿态控制数据； 步骤S245：根据避让轨迹姿态控制数据进行自动避让行为调整，得到自动避让行为调整数据； 步骤S244包括： 基于智能汽车的动态速度和多目标货物散落预测轨迹进行空间潜在接触点动态半径分析，获得潜在接触点动态半径； 依据所述的潜在接触点动态半径，判断避让横摆率、侧偏角的调整幅度； 基于所述调整幅度和潜在接触点动态半径进行转向角度自适应约束，得到转向角度自适应调整数据； 对转向角度自适应调整数据进行线性助力回归拟合，得到转向助力拟合数据； 根据所述调整幅度、转向角度自适应调整数据及转向助力拟合数据进行避让轨迹姿态控制，获得避让轨迹姿态控制数据。

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