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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于循环神经网络的自动驾驶协同定位与制图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：CN117095373B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311050311.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于循环神经网络的自动驾驶协同定位与制图方法是由罗坚锐;唐洁设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环神经网络的自动驾驶协同定位与制图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环神经网络的自动驾驶协同定位与制图方法，包括：1车辆在行驶时根据车载传感器采集周围环境的数据，在本地完成初步的定位与制图；2车辆将采集的场景图像压缩为低维向量，连同本地定位与制图时的初步结果一起，传送到计算中心；3计算中心使用低维向量训练循环神经网络，并将低维向量和初步定位与制图结果存储起来；4计算中心利用车辆新发送的向量来预测场景，并根据预测结果查找匹配数据，回传给车辆优化定位和误差结果，实现车辆间的协同定位与制图。本发明基于循环神经网络进行场景预测，可使自动驾驶车辆间共享数据，提高了车辆定位与制图的精度，进一步实现更精确和安全的自动驾驶。

本发明授权基于循环神经网络的自动驾驶协同定位与制图方法在权利要求书中公布了：1.基于循环神经网络的自动驾驶协同定位与制图方法，其特征在于，包括以下步骤： 1自动驾驶车辆在行驶时根据车载传感器采集周围环境的数据，在本地完成初步的定位与制图； 2自动驾驶车辆将摄像头采集到的场景图像img输入自编码器，得到低维向量I，连同本地定位与制图时产生的初步结果一起，传送到位于云端的计算中心； 3位于云端的计算中心在接收到来自车辆的数据后，使用低维向量I来训练循环神经网络lstm，并使用聚类平衡二叉树将低维向量存储起来，同时存储车辆的初步定位与制图结果； 4循环神经网络lstm训练完成后，计算中心即可利用车辆新发送的低维向量来预测场景，并根据预测结果从聚类平衡二叉树中查找匹配数据，回传给自动驾驶车辆优化定位和制图结果，从而实现车辆间的协同定位与制图，包括以下步骤： 4.1计算中心利用车辆新发送的低维向量来预测场景： Ipredict＝lstmIT 式中，IT是车辆在T时刻新发送的低维向量，lstm表示使用循环神经网络预测，Ipredict是预测结果，为低维向量； 4.2根据预测结果从平衡二叉树查找匹配数据： Iex＝avlIpredict 式中，Ipredict是步骤4.1中使用循环神经网络预测得到的低维向量，Iex是查找到的计算中心所存储数据中跟Ipredict最相似的低维向量，avl是使用聚类平衡二叉树查找跟Ipredict匹配的数据的过程； 基于查找到的低维向量Iex，确定对应的初步定位与制图结果和 4.3计算中心将查找到的数据回传给自动驾驶车辆，车辆据此优化定位和制图结果，实现车辆间的协同定位与制图，表示为： 式中，argmax是指通过最大似然估计求解使得右边概率分布函数取得最大值的参数值，P是指条件概率分布函数，x是指自动驾驶车辆的位姿，y是指周围环境的地图特征点，z是指自动驾驶车辆基于车载传感器对周围环境的观测数据，和是来自其它车辆的初步定位与制图结果。

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