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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利基于相對空間位置的自動駕駛決策的環境信息編碼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：CN114987536B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210491974.9，技術領域涉及：B60W60/00；該發明授權基于相對空間位置的自動駕駛決策的環境信息編碼方法是由徐洪波;石先讓;蘇洋;宋廷倫設計研發完成，并于2022-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于相對空間位置的自動駕駛決策的環境信息編碼方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于相對空間位置的自動駕駛決策的環境信息編碼方法，包括：通過傳感器獲取當前時刻自車以及周圍車輛的運動狀態信息，以自車為參考點，將周圍車輛的橫向位移、縱向位移以及速度分別與自車的橫向位移、縱向位移以及速度相減得到相對于自車的橫向位移、縱向位移以及速度；根據獲取的車輛運動狀態信息數量的多少創建一個空的三維數組的空間，用于存儲數據；將獲取的所有車輛相對于自車的運動狀態信息分別編碼成一維數組；將一維數組堆疊成二維數組；將二維數組堆疊成三維數組。本發明的方法將感知的所有車輛運動狀態信息處理成三維數組，該三維數組包含了相對空間位置關系，可以通過卷積處理之后使得神經網絡模型學習的效果更好。

本發明授權基于相對空間位置的自動駕駛決策的環境信息編碼方法在權利要求書中公布了：1.一種基于相對空間位置的自動駕駛決策的環境信息編碼方法，其特征在于，步驟如下： 1通過傳感器獲取當前時刻自車以及周圍車輛的運動狀態信息，以自車為參考點，將周圍車輛的橫向位移、縱向位移以及速度分別與自車的橫向位移、縱向位移以及速度相減得到相對于自車的橫向位移、縱向位移以及速度； 2根據步驟1中獲取的車輛運動狀態信息數量的多少創建一個空的三維數組的空間； 3將步驟1中獲取的所有車輛相對于自車的運動狀態信息分別編碼成一維數組； 4將所述一維數組堆疊成二維數組； 5將所述二維數組堆疊成三維數組； 所述步驟3具體包括： 對步驟1中獲取到的每個車輛分別創建一個長度為5的一維數組，并向其中添加相對于自車的橫向位移、縱向位移以及速度，且有無車道設置為1，有無車輛設置為1，其中，自車對應的一維數組設置為[00011]；每次將空的三維數組的空間填充滿，根據步驟2中所創建的空的三維數組的空間，需要3*m+1個長度為5的一維數組將其填滿，當獲取的車輛信息對應的一維數組不夠填充滿三維數組時，需要人為的創建一維數組進行填充，最終得到3*m+1個一維數組；其中，3代表三個車道，m+1代表每個車道上的m+1個車輛，5代表每個車輛的五個通道； 所述創建一維數組的方法如下： 31當某個車道不存在時，車輛也不存在，則該車道假設的m+1個車輛對應的一維數組都設置成[00000]； 32當某個車道存在，該車道上的某個車輛不存在時，假設該車輛是存在的，對應的一維數組都設置成[00010]； 所述步驟4具體包括：步驟3中得到的3*m+1個一維數組，即每個車道都對應m+1個一維數組，在三維數組的空間中分別將每個車道的m+1個一維數組堆疊，得到三個m+1，5的二維數組，堆疊方式如下： 41左車道或右車道：二維數組的第一行放置的是該車道后車所對應的一維數組，再根據相對縱向位移由小到大的順序放置前車對應的一維數組，假設存在的前車所對應的一維數組放到最后； 42當前車道：二維數組的第一行放置的是自車所對應的一維數組，再根據相對縱向位移由小到大的順序放置前車對應的一維數組，假設存在的前車所對應的一維數組放到最后； 所述步驟5具體包括： 步驟4中得到的三個m+1，5的二維數組，即每個車道都對應一個二維數組，在三維數組的空間中按照左車道、當前車道、右車道的順序堆疊，得到最終的三維數組。

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南京航空航天大學，其通訊地址為：210016 江蘇省南京市秦淮區御道街29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”。