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龙图腾网获悉中铁十二局集团有限公司;中铁十二局集团第一工程有限公司申请的专利基于精确定位的大型智能驾驶运梁车避障控制方法及系统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：CN120972981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511473917.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于精确定位的大型智能驾驶运梁车避障控制方法及系统是由郭文军;祁国欢;严召;杜铁峰;吴辉;黄信宜;齐玄德;冀建峰;任晨光;韩毅;杨建宇;李奉奇设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精确定位的大型智能驾驶运梁车避障控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能驾驶技术领域，具体是一种基于精确定位的大型智能驾驶运梁车避障控制方法及系统。本发明解决运梁车在运输行车过程中需要大量监控人员，横纵向各控制模式的选择与各种避障场景的精细化处理等问题，包括：获取智能驾驶运梁车上多个激光雷达点云数据和惯性导航数据；对激光雷达点云数据进行处理，得到障碍物检测信息，并实时采集经纬度信息；将障碍物检测信息和经纬度信息融合得到高权重行车障碍数据；根据高权重行车障碍数据和预设智能驾驶避障控制策略生成智能驾驶运梁车最优避障决策。本发明实现对超长重载工程车辆的全方位安全监测，对障碍物快速进行识别并迅速做出最优避障模式选择，从而提高运梁车的安全性和稳定性。

本发明授权基于精确定位的大型智能驾驶运梁车避障控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于精确定位的大型智能驾驶运梁车避障控制方法，其特征在于，包括： 获取智能驾驶运梁车上多个激光雷达点云数据和惯性导航数据； 对激光雷达点云数据进行处理，得到障碍物检测信息，并实时采集经纬度信息； 将障碍物检测信息和经纬度信息融合得到高权重行车障碍数据，包括： 收集激光雷达点云数据，以及高精度惯性导航输出的位姿数据； 对齐各激光雷达点云数据的时间序列，对于点云稀疏的部分，进行一帧多张点云叠加处理，增强障碍物的特征信息； 构建行车障碍高权重赋值模型，将激光雷达点云数据以及惯性导航数据输入到行车障碍高权重赋值模型中，转化输出为带权重的结构化障碍物信息，即高权重行车障碍数据，高权重行车障碍数据包括识别到的环境物体是否为障碍物的置信度和相对危险度； 行车障碍高权重赋值模型包括： 输入层，所述输入层用于输入处理后的激光雷达点云数据和惯性导航数据； 多个卷积层，通过多个卷积层的操作提取激光雷达点云数据和惯性导航数据的二维空间局部特征； 归一化层和ReLU激活函数，归一化层对提取的二维空间局部特征进行归一化处理，ReLU激活函数引入非线性； 特征融合层，所述特征融合层对提取激光雷达点云数据和惯性导航数据的二维空间局部特征进行拼接，输出卷积特征图； 全局池化层，对卷积特征图在空间维度进行全局均值池化，压缩数据维度，得到全局抽象的多维特征图； Flatten层，把多维特征图压平成一维特征向量； 全连接层，全连接层将点云数据的空间特征、IMU的时序特征、车辆运动与环境感知信息充分融合，形成面向最终障碍置信度与风险评估的高维判别特征； 两个输出层，两个所述输出层分别用于输出障碍物的置信度和相对危险度； 障碍物的置信度通过以下公式计算： ：障碍物的置信度，N：传感器数量，：传感器的基础权重，：上下文权重，：第i个传感器与其他传感器检测值的残差向量，：第i个传感器输出结果的协方差矩阵，：基于高斯核的残差一致性惩罚因子，Z：归一化因子； 所述相对危险度的计算公式如下： ：障碍物相对于运梁车的速度，：自车与障碍物之间的距离，：障碍物与自车前行方向之间的夹角，：自车与障碍物轨迹交叉的概率，为超参数； 根据高权重行车障碍数据和预设智能驾驶避障控制策略生成智能驾驶运梁车最优避障决策。

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