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龙图腾网获悉西华大学申请的专利一种融合车路协同与社交网络的自动驾驶系统及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：CN119649628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411855839.3，技术领域涉及：G08G1/0967；该发明授权一种融合车路协同与社交网络的自动驾驶系统及方法是由邓宏;张新阳;杨杰;巫诚诚;刘正雨;罗涛;敖娅;王佑霖;覃馨;黄泓淋设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合车路协同与社交网络的自动驾驶系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合车路协同与社交网络的自动驾驶系统，包括：数据获取模块，用于收集车辆周围的环境信息数据，包括车辆自身传感器数据和外部数据源；通信模块，用于通过蜂窝车联网技术传输采集的环境信息数据；决策模块，用于通过深度学习模型对采集的环境信息数据进行综合分析和决策制定，对当前道路状况进行准确预测，并生成速度控制方案；执行模块，用于根据指定的决策输出指令，控制车辆的实际运动。还公开了一种融合车路协同与社交网络的自动驾驶方法。本发明通过整合车路协同技术和社交网络信息，实现了车辆与道路基础设施及其他车辆之间的多维度信息交互，增强了环境感知和实时决策的准确性。

本发明授权一种融合车路协同与社交网络的自动驾驶系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种融合车路协同与社交网络的自动驾驶系统，其特征在于，包括： 数据获取模块，用于收集车辆周围的环境信息数据，包括车辆自身传感器数据和外部数据源； 通信模块，用于通过蜂窝车联网技术传输采集的环境信息数据； 决策模块，用于通过深度学习模型对采集的环境信息数据进行综合分析和决策制定，对当前道路状况进行准确预测，并生成速度控制方案； 执行模块，用于根据指定的决策输出指令，控制车辆的实际运动，控制车辆的实际运动包括但不限于加速和减速； 所述数据获取模块中，车辆自身传感器包括但不限于激光雷达、摄像头、超声波雷达和GPS；外部数据源包括但不限于动态交通数据和非结构化的用户生成数据，通过社交网络平台作为获取渠道； 所述数据获取模块中，通过融合算法处理不同传感器的数据，将其融合为一致的环境模型，用于生成精确的物体识别和定位信息，通过车路协同感知技术进一步扩展至车辆与路侧单元的通信，并采用边缘计算技术，将感知数据在边缘节点进行处理，用于车辆提前感知盲区或遮挡处的行人、其他车辆或障碍物，优化行驶决策； 所述决策模块包括： 数据融合单元，用于通过图神经网络将动态交通数据和非结构化的用户生成数据之间的关系建模为图结构，并在图上进行消息传递，实现多维度数据的动态融合； 特征提取单元，用于通过卷积神经网络提取车辆自身传感器数据的特征，并通过长短期记忆网络处理时序数据； 车速引导单元，用于根据双向绿波带宽最大的通用数解算法，建立最大绿波带宽优化模型，得到车速引导模型，进而生成车辆加速、减速决策; 协同优化单元，用于根据信号控制调整交通信号配时，车速引导模型调整车辆的行驶速度。

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