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龍圖騰網獲悉東北大學申請的專利一種車路協同智能感知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：CN120148005B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510260869.8，技術領域涉及：G06V20/58；該發明授權一種車路協同智能感知方法是由趙建喆;賀玲燕設計研發完成，并于2025-03-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種車路協同智能感知方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種車路協同智能感知方法，涉及人工智能、自動駕駛和機器視覺技術領域。該方法具體包括：對于任意道路場景，分別采集并保存路側點云數據、路側圖像數據、車載點云數據和車載圖像數據；分別對路側點云數據和車載點云數據進行數據處理，并采用YOLO智能感知融合算法對處理后的車載點云數據、車載圖像數據、處理后的路側點云數據和路側圖像數據進行目標檢測，識別出障礙物信息；根據識別出的障礙物信息，采用渦旋人工勢場APFV算法為避障車輛進行路徑規劃，生成避障車輛的行駛方向和行駛速度，使得避障車輛按照生成行駛方向和行駛速度進行自動駕駛。本發明通過擴大車輛的感知范圍克服了單路車的缺陷。

本發明授權一種車路協同智能感知方法在權利要求書中公布了：1.一種車路協同智能感知方法，其特征在于，該方法包括如下過程： 對于任意道路場景，該道路場景中包括：車道、避障車輛和障礙物；其中所述障礙物包括：車輛和行人；在所述車道上設置路側傳感器，在所述避障車輛上設置車載傳感器； 利用路側傳感器采集車道的路側點云數據和路側圖像數據，利用車載傳感器采集避障車輛的車載點云數據和車載圖像數據，并將路側點云數據和車載點云數據保存為PCD格式； 分別對路側點云數據和車載點云數據依次進行數據預處理、數據篩選和數據修復，得到處理后的路側點云數據和車載點云數據； 采用YOLO智能感知融合算法對處理后的車載點云數據、車載圖像數據、處理后的路側點云數據和路側圖像數據進行目標檢測，識別出障礙物信息； 根據識別出的障礙物信息，采用渦旋人工勢場APFV算法為避障車輛進行路徑規劃，生成避障車輛的行駛方向和行駛速度，使得避障車輛按照生成行駛方向和行駛速度進行自動駕駛； 包括如下步驟： 步驟B1：將所有識別出的障礙物分為主要避障目標和次要避障目標； 所述主要避障目標，包括：正常行駛障礙物和緊急避障障礙物；其中所述正常行駛障礙物為：與避障車輛在同一車道上以相同方向行駛的障礙物；所述緊急避障障礙物為：與避障車輛之間以超過最大設定閾值的相對速度靠近的障礙物； 所述次要避障目標為除主要避障目標之外的障礙物； 步驟B2：將次要避障目標設為避障環境，獲取避障車輛的當前位置和目的地，并基于主要避障目標，采用人工勢場法規劃避障車輛的初始避障路徑； 步驟B3：避障車輛按照初始避障路徑行駛，在避障車輛的行駛過程中，如果主要避障目標與避障車輛相對前進，則避障車輛停車；以當前停車位置為起點，目的地為終點，根據避障車輛的旋轉角度調整避障車輛的行駛方向，并采用人工勢場法重新為避障車輛規劃避障路徑，直至生成一條無障礙避障路徑為止；此時，避障車輛按照該無障礙避障路徑進行行駛； 如果主要避障目標與避障車輛相對相向行駛，則計算避障車輛與該主要避障目標的相對速度，如果相對速度為負值，則調整避障車輛的行駛速度，使避障車輛的行駛速度與主要避障目標的速度相匹配，以確保避障車輛與該主要避障目標之間的距離始終大于設定的安全距離閾值； 如果避障車輛的避障路徑上不存在主要避障目標，則將避障路徑簡化為折線，并保證每一段折線均為車道線平行，且折線的轉角處符合預設的車輛方向調整要求，得到避障車輛的最終避障路徑，進而生成避障車輛的行駛方向和行駛速度。

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東北大學，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路三號巷11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”。