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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种车路协同智能感知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：CN120148005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510260869.8，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种车路协同智能感知方法是由赵建喆;贺玲燕设计研发完成，并于2025-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车路协同智能感知方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种车路协同智能感知方法，涉及人工智能、自动驾驶和机器视觉技术领域。该方法具体包括：对于任意道路场景，分别采集并保存路侧点云数据、路侧图像数据、车载点云数据和车载图像数据；分别对路侧点云数据和车载点云数据进行数据处理，并采用YOLO智能感知融合算法对处理后的车载点云数据、车载图像数据、处理后的路侧点云数据和路侧图像数据进行目标检测，识别出障碍物信息；根据识别出的障碍物信息，采用涡旋人工势场APFV算法为避障车辆进行路径规划，生成避障车辆的行驶方向和行驶速度，使得避障车辆按照生成行驶方向和行驶速度进行自动驾驶。本发明通过扩大车辆的感知范围克服了单路车的缺陷。

本发明授权一种车路协同智能感知方法在权利要求书中公布了：1.一种车路协同智能感知方法，其特征在于，该方法包括如下过程： 对于任意道路场景，该道路场景中包括：车道、避障车辆和障碍物；其中所述障碍物包括：车辆和行人；在所述车道上设置路侧传感器，在所述避障车辆上设置车载传感器； 利用路侧传感器采集车道的路侧点云数据和路侧图像数据，利用车载传感器采集避障车辆的车载点云数据和车载图像数据，并将路侧点云数据和车载点云数据保存为PCD格式； 分别对路侧点云数据和车载点云数据依次进行数据预处理、数据筛选和数据修复，得到处理后的路侧点云数据和车载点云数据； 采用YOLO智能感知融合算法对处理后的车载点云数据、车载图像数据、处理后的路侧点云数据和路侧图像数据进行目标检测，识别出障碍物信息； 根据识别出的障碍物信息，采用涡旋人工势场APFV算法为避障车辆进行路径规划，生成避障车辆的行驶方向和行驶速度，使得避障车辆按照生成行驶方向和行驶速度进行自动驾驶； 包括如下步骤： 步骤B1：将所有识别出的障碍物分为主要避障目标和次要避障目标； 所述主要避障目标，包括：正常行驶障碍物和紧急避障障碍物；其中所述正常行驶障碍物为：与避障车辆在同一车道上以相同方向行驶的障碍物；所述紧急避障障碍物为：与避障车辆之间以超过最大设定阈值的相对速度靠近的障碍物； 所述次要避障目标为除主要避障目标之外的障碍物； 步骤B2：将次要避障目标设为避障环境，获取避障车辆的当前位置和目的地，并基于主要避障目标，采用人工势场法规划避障车辆的初始避障路径； 步骤B3：避障车辆按照初始避障路径行驶，在避障车辆的行驶过程中，如果主要避障目标与避障车辆相对前进，则避障车辆停车；以当前停车位置为起点，目的地为终点，根据避障车辆的旋转角度调整避障车辆的行驶方向，并采用人工势场法重新为避障车辆规划避障路径，直至生成一条无障碍避障路径为止；此时，避障车辆按照该无障碍避障路径进行行驶； 如果主要避障目标与避障车辆相对相向行驶，则计算避障车辆与该主要避障目标的相对速度，如果相对速度为负值，则调整避障车辆的行驶速度，使避障车辆的行驶速度与主要避障目标的速度相匹配，以确保避障车辆与该主要避障目标之间的距离始终大于设定的安全距离阈值； 如果避障车辆的避障路径上不存在主要避障目标，则将避障路径简化为折线，并保证每一段折线均为车道线平行，且折线的转角处符合预设的车辆方向调整要求，得到避障车辆的最终避障路径，进而生成避障车辆的行驶方向和行驶速度。

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