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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于时空融合注意力的高速场景智能车辆决策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：CN120863681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511373927.4，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于时空融合注意力的高速场景智能车辆决策方法是由刘科;陈驷驹;雷雨龙;付尧;王宇恒;赵鸿志;王欣磊设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空融合注意力的高速场景智能车辆决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能驾驶决策技术领域，公开了一种基于时空融合注意力的高速场景智能车辆决策方法，包括：构建高速场景智能车辆决策模型，包括：策略网络和价值网络；将自车信息进行特征提取，得到自车信息特征向量；将地图信息和周围车辆信息分别进行特征提取并融合，得到空间特征向量；将自车长期历史轨迹和自车短期历史轨迹分别进行特征提取并融合，得到时序特征向量；将空间特征向量与时序特征向量拼接，得到时空特征向量；将自车信息特征向量和时空特征向量进行融合，得到融合特征向量；以融合特征向量作为策略网络的状态变量，以未来时阈内的自车轨迹点序列作为策略网络的动作变量；分别对策略网络和价值网络进行训练优化，得到最优决策模型。

本发明授权一种基于时空融合注意力的高速场景智能车辆决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空融合注意力的高速场景智能车辆决策方法，其特征在于，包括： 构建高速场景智能车辆决策模型，所述决策模型包括：策略网络和价值网络； 将自车信息进行特征提取，得到自车信息特征向量； 将地图信息和周围车辆信息分别进行特征提取并融合，得到空间特征向量； 将自车长期历史轨迹和自车短期历史轨迹分别进行特征提取并融合，得到时序特征向量； 将所述空间特征向量与所述时序特征向量拼接，得到时空特征向量； 将所述自车信息特征向量和所述时空特征向量进行融合，得到融合特征向量； 以所述融合特征向量作为输入所述策略网络的状态变量，以未来时阈内的自车轨迹点序列作为策略网络输出的动作变量； 分别对所述策略网络和所述价值网络进行训练优化，得到最优决策模型； 车辆在高速场景行驶时，实时获取自车信息、地图信息、周围车辆信息和自车长期历史轨迹和自车短期历史轨迹输入所述最优决策模型，所述最优决策模型输出未来时间阈值内的自车轨迹点序列。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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