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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种大规模驾驶场景中基于激光雷达的导航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：CN120313631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510810007.8，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种大规模驾驶场景中基于激光雷达的导航方法是由周彦;吴俊儒;蒋伟民;王继东;王冬丽设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模驾驶场景中基于激光雷达的导航方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模驾驶场景中基于激光雷达的导航方法，属于导航技术领域。该方法包括：获取并输入激光点云信号；通过编解码网络的编码层对所述激光点云信号进行特征提取和聚合得到局部特征，再通过编解码网络的解码层利用自适应融合机制结合注意力插值模块对不同尺度的局部特征进行多分辨率融合输出高级特征；将编解码网络输出的高级特征输入语义关联挖掘模块，通过两个MLP层对输出特征进行嵌入处理；对最终输出特征进行语义分割，基于语义分割结果规划最优导航路线。本发明提出的网络通过模块化创新与系统优化，在大规模场景中点云语义分割的精度、效率及泛化能力方面均取得显著突破，为自动驾驶导航提供了高可靠性的环境感知解决方案。

本发明授权一种大规模驾驶场景中基于激光雷达的导航方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模驾驶场景中基于激光雷达的导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取并输入激光点云信号； 步骤S2，通过编解码网络的编码层对所述激光点云信号进行特征提取和聚合得到局部特征，再通过编解码网络的解码层利用自适应融合机制结合注意力插值模块对不同尺度的局部特征进行多分辨率融合输出高级特征，注意力插值模块的具体实现包括： 步骤S21，在插值层中，以第m层待插值点集为中心，对小尺度点集的特征图进行K近邻搜索，得到局部表示： ； ； 式中，KNN为K最邻近分类算法；为初步插值结果；为γ模块的点云信息；为参数矩阵；γ为线性映射与批归一化层组合模块；为第m层待插值层的点的数量；为小尺度点集包含的附加已知特征；为K值插值的结果特征； 步骤S22，通过线性映射与批归一化层组合模块γ对进行映射，生成参数矩阵，并在维度进行softmax归一化和加权求和，输出插值结果： ； 式中，为在维度下进行运算；softmax·为softmax操作； 步骤S3，将高级特征输入语义关联挖掘模块，通过语义关联挖掘模块的两个MLP层对输出的高级特征进行嵌入处理形成最终输出特征，其中所述语义关联挖掘模块通过交叉补偿整合空间信息与上下文信息； 步骤S4，对最终输出特征进行语义分割，基于语义分割结果规划最优导航路线。

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