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龙图腾网获悉浙江有鹿机器人科技有限公司申请的专利一种基于线性时间复杂度的端到端自动驾驶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：CN120763872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511264276.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于线性时间复杂度的端到端自动驾驶方法是由夏熙;黄继昊;叶腾驹;陈俊波设计研发完成，并于2025-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性时间复杂度的端到端自动驾驶方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于线性时间复杂度的端到端自动驾驶方法，包括：获取历史以及当前帧的传感器信息；融合多模态传感器信息得到BEV特征图；拼接BEV特征与自车当前状态，并执行差异化丢弃策略；通过基于扩散策略的解码器来得到多模态轨迹，并选择得分最高的作为最终输出轨迹。本发明的有益效果是：采用的编码器和解码器均基于线性注意力机制实现，能够大幅提升推理效率；能够从连续多帧传感器输入中提取并融合空间与时间信息，准确捕捉场景动态变化，为车辆做出更为合理和安全的轨迹决策提供了保证；保持线性时间复杂度的同时，实现了不等长查询与特征之间的高效对齐与信息交互。

本发明授权一种基于线性时间复杂度的端到端自动驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性时间复杂度的端到端自动驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取历史以及当前帧的传感器信息； 融合多模态传感器信息得到BEV特征图； 拼接BEV特征与自车状态向量，并执行差异化丢弃策略，具体过程包括：将所述BEV特征与所述自车状态向量进行拼接，并添加可学习的位置编码，以融入空间位置信息；在训练阶段，对拼接后的特征施加差异化丢弃策略，对BEV特征和自车状态向量分别以不同比例进行随机失活，以模拟传感器噪声和数据丢失，其中自车状态向量的丢弃比例高于BEV特征的丢弃比例； 通过基于扩散策略的解码器来得到多模态轨迹，并选择得分最高的作为最终输出轨迹，包括：基于31个可学习的查询向量，其中1个用于轨迹预测，30个用于周边目标识别，与经过增强后的特征执行交叉注意力操作，生成用于轨迹预测及目标识别的查询向量；通过RWKV模块实现线性时间复杂度的交叉注意力，解决查询向量与特征长度不一致的问题；通过聚类真实轨迹生成20条锚点轨迹，并在初始几步对所述锚点轨迹添加高斯噪声；以所述BEV特征和所述交叉注意力生成的查询向量为条件，通过截断扩散策略迭代去噪，生成多模态轨迹候选；对所述多模态轨迹候选按照置信度进行排序，选择得分最高的轨迹作为最终输出的未来4秒行驶轨迹，所述轨迹包含位置、角度信息。

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