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龙图腾网获悉四川数字交通科技股份有限公司申请的专利基于车路云和数字孪生技术的导航方法、系统及介质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：CN120164341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510644804.3，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权基于车路云和数字孪生技术的导航方法、系统及介质是由陈垦;周勇;杨洋;钟爱平;李伟;王俊;吕锋文;符刘旭设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车路云和数字孪生技术的导航方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于车路云和数字孪生技术的导航方法、系统及介质；涉及导航技术领域；在传统的导航技术基础上，进行方法上的改进，本方案基于车路云技术获取到主车周围的天气预警数据和主车所处车道信息，由第三方服务平台完成交通预警信息和主车周动态场景构建，通过数字孪生技术在导航平台孪生呈现与提醒，可实现预警信息、道路车道、及主车所处车道的显示，同时导航平台的导航数据也可以同时显示，便于用户更直观的了解主车周围场景情况以及预警信息；通过多平台协同优化分工合作，提升计算效率和准确率。

本发明授权基于车路云和数字孪生技术的导航方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于车路云和数字孪生技术的导航方法，其特征在于，基于第三方服务平台、导航平台和车路云平台实现；所述方法包括： 第三方服务平台请求导航平台开启导航； 在导航平台成功开启导航后实时显示导航数据，同时第三方服务平台请求开启车路云平台； 车路云平台采集协同数据并进行初级运算；车路云平台将初级运算结果发送至第三方服务平台；所述初级运算包括确定天气预警信息和主车所处车道信息，并对协同数据去噪； 所述车路云平台采集协同数据并进行初级运算；包括方法： S31，采集并复制协同数据得到2组协同数据，分别对2组协同数据进行以下并行运算： 对于第一组协同数据：删除失效数据和多源基础定位数据得到去噪协同数据；所述多源基础定位数据包括：路侧基础定位数据、主车侧基础定位数据和GPS侧基础定位数据； 对于第二组协同数据：分别提取出多源基础定位数据和天气数据；对多源基础定位数据进行时空对齐与数据同步处理得到同步多源基础定位数据；将同步多源基础定位数据输入已构建好的多源车道定位模型中得到主车所处车道信息； 所述将同步多源基础定位数据输入已构建好的多源车道定位模型中得到主车所处车道信息；包括方法： S311，基于同步多源基础定位数据进行动态判断确定出参与计算数据；所述参与计算数据包括路侧基础定位数据和GPS侧基础定位数据，或主车侧基础定位数据和GPS侧基础定位数据；所述基于同步多源基础定位数据进行动态判断确定出参与计算数据；包括方法： S3111，基于任意一项多源基础定位数据获取主车在当前交通环境内的遮挡区域参量； S3112，预设遮挡区域参量阈值，当遮挡区域参量超过遮挡区域参量阈值时，以主车侧基础定位数据和GPS侧基础定位数据作为参与计算数据；否则，以路侧基础定位数据和GPS侧基础定位数据作为参与计算数据； S312，基于参与计算数据进行车道定位融合得到主车车道定位信息；具体包括方法： S3121，基于卡尔曼滤波算法对GPS侧基础定位数据进行预处理； S3122，考虑主车的运动特性，建立基于激光雷达数据与GPS数据的隐马尔可夫融合模型； S3123，基于隐马尔可夫融合模型将雷达定位数据与预处理后的GPS侧基础定位数据融合得到主车车道定位信息，所述雷达定位数据包括：主车侧基础定位数据或路侧基础定位数据；所述隐马尔可夫融合模型的构建方法包括： 以车道作为隐藏状态，雷达定位数据和GPS侧基础定位数据作为观测状态；以观测状态的时间戳作为初始状态概率分布向量，根据相邻帧之间的距离关系进行状态转移；以主车的相对位置、全局位置和行驶参数相似度作为观测概率矩阵的参考因素，构建出隐马尔可夫融合模型；其中，观测状态中包括主车的行驶速度与行驶方向；隐藏状态包括主车所处车道位置和主车的行驶方向； S3124，根据置信度W对状态转移矩阵中的状态转移概率进行动态优化： ； 其中，N1表示当前帧的点云数量；N2表示有效检验点云数量阈值；K表示点云数量系数；e表示自然底数； 对于天气数据：进行预警判定得到天气预警信息； S32，以去噪协同数据、同步多源基础定位数据、主车所处车道信息和天气预警信息作为初级运算结果； 第三方服务平台基于初级运算结果构建出主车周动态场景，并基于数字孪生技术将主车周动态场景在导航平台上实时孪生显示；所述主车周动态场景包括：天气预警信息、主车周环境信息和交通预警信息。

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