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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于模态融合和贝塞尔优化的自动驾驶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：CN120071303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510525457.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于模态融合和贝塞尔优化的自动驾驶方法是由赵睿;陈子国;高菲;高镇海;张天瑶设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模态融合和贝塞尔优化的自动驾驶方法在说明书摘要公布了：本发明适用于自动驾驶技术领域，提供了一种基于模态融合和贝塞尔优化的自动驾驶方法，通过双向跨模态注意力机制协同处理摄像头图像与激光雷达点云，在透视空间和鸟瞰图空间实现动态特征重校准，利用激光雷达几何先验增强视觉语义，同时通过视觉特征优化点云解释，显著提升3D感知精度；在运动规划中创新性地采用可微分贝塞尔曲线解码器，结合时空注意力机制以C²连续的参数化轨迹生成方案，确保运动学可行性和动态场景适应性。本发明在CARLA基准测试中取得突破性性能，为城市自动驾驶建立了感知‑规划协同优化的新范式。

本发明授权一种基于模态融合和贝塞尔优化的自动驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态融合和贝塞尔优化的自动驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：数据输入与模态特征提取； 利用车载的多传感器系统进行环境信息的同步采集；获取二维图像数据和三维点云数据；获取原始数据后，将这两种异构数据流并行地送入各自专属的特征提取骨干网络；对于图像数据，从原始像素中逐层抽象出具有层级语义的图像特征图，最终输出初步图像特征Ximg；对于点云数据，捕捉点云数据的局部几何细节和全局空间分布，生成初步激光雷达特征Xlidar； 步骤2：跨模态特征融合； 将Ximg和Xlidar作为输入，输送至跨模态特征融合模块，通过多头交叉注意力机制将两者信息进行交互与聚合，输出跨模态融合特征Xfout； 步骤3：特征精化与专用特征生成； 对特征进行处理和分化：一方面，通过BilinearUp插值对Xfout进行图像维度还原，得到分辨率或通道维度更优化的还原图像特征Fimg；另一方面，通过TrilinearUp插值对Xfout进行BEV维度还原得到融合特征Ffused； 基于通用融合特征Ffused，衍生出两种关键的特征表示；其一，通过多层卷积、下采样与上采样操作，将Ffused变换到鸟瞰图空间，获得鸟瞰图特征Fbev；其二，为了捕捉场景的时空动态性并结合车辆意图，将通用融合特征Ffused与动态的路径查询、实时的自车状态信息以及导航信息进行整合，并利用时空注意力机制进行增强处理，最终生成蕴含时序和上下文信息的时空特征Fst，专门用于轨迹预测任务； 步骤4：多任务解码与损失函数； 最后，利用多层次特征，即Fimg、Fst和Fbev，模型并行地驱动多个解码器以完成不同的感知与预测任务。

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