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龍圖騰網獲悉蘇州工學院申請的專利一種汽車自動駕駛快速定位導航方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120427015B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510928983.3，技術領域涉及：G01C21/28；該發明授權一種汽車自動駕駛快速定位導航方法是由張貴陽;張夏瑋;呂曉康;曹潔潔;季節;吳思雨;劉琪;鄭雷;徐寧設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種汽車自動駕駛快速定位導航方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種汽車自動駕駛快速定位導航方法，使用以MobileNetV3作為主干結構的改進YOLOR神經網絡對視覺傳感器采集的圖像數據進行檢測，提取圖像中車輛導航所需識別目標的特征信息；利用采用動態稀疏卷積替代原生三維卷積操作的改進VoxelNet神經網絡對激光雷達捕獲的三維點云數據進行特征提取，得到潛在目標的三維邊界框及對應的特征數據；將提取的圖像目標特征信息與得到的三維邊界框及特征數據進行融合，確定目標的最終位置和類別；采用改進MOSSE算法對環境空間中置信度大于設定閾值的目標進行跟蹤，并標記相應區域以避免重復檢測。本發明能夠有效降低系統的計算負擔，提高目標識別準確率，使車輛能夠更有效地完成自動導航。

本發明授權一種汽車自動駕駛快速定位導航方法在權利要求書中公布了：1.一種汽車自動駕駛快速定位導航方法，其特征在于：包括以下步驟： S1：使用以MobileNetV3作為主干結構的改進YOLOR神經網絡對視覺傳感器采集的圖像數據進行檢測，提取圖像中車輛導航所需識別目標的特征信息； S2：利用采用動態稀疏卷積替代原生三維卷積操作的改進VoxelNet神經網絡對激光雷達捕獲的三維點云數據進行特征提取，得到潛在目標的三維邊界框及對應的特征數據； S3：將S1中提取的圖像目標特征信息與S2中得到的三維邊界框及特征數據進行融合，確定目標的最終位置和類別； S4：采用改進MOSSE算法對環境空間中置信度大于設定閾值的目標進行跟蹤，并標記相應區域以避免重復檢測； S4中，改進MOSSE算法的計算過程為： （4.1）將MOSSE算法擴展至三維空間，將傳統MOSSE算法中的快速傅里葉變換改進為三維高斯濾波，設為三維特征立方體的3D快速傅里葉變換結果，為待學習的濾波器，為期望三維高斯分布，則三維相關濾波輸出為： ， 其中，為逐元素相乘，設三維空間中目標的位置為，則其為的傅里葉逆變換結果，即： ， 其中，三維空間傅里葉逆變換； 為求解三維濾波器，使用下式目標優化函數，即： ， 其中，為目標點云特征的索引，為目標區域點云特征，為的共軛，則最小二乘解為： ， 其中，為三維高斯分布，為正則項； （4.2）在跟蹤過程中，結合卡爾曼濾波算法對傳統MOSSE算法進行改進，當峰值旁瓣比小于設定閾值時，三維空間卡爾曼濾波的狀態向量s如下： ， 其中，x、y、z分別為目標在三維空間中的位置坐標，分別為目標在x、y、z方向上的速度； 當峰值旁瓣比大于設定閾值時，使用預測狀態方程更新跟蹤向量： ， 其中，Q為狀態轉移矩陣，W為過程噪聲估計；Q的表達式為： ， 其中，Δt表示時間間隔； 峰值旁瓣比PSR的計算如下所示： ， 其中，為MOSSE算法的相關響應圖，使用取其中的最大響應值，和分別為均值和標準差。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘇州工學院，其通訊地址為：215500 江蘇省蘇州市常熟市南三環路99號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。