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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种面向网联自动驾驶的多源数据协同与融合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：CN117237772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202311188394.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种面向网联自动驾驶的多源数据协同与融合感知方法是由田大新;林椿眄;段续庭;周建山设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向网联自动驾驶的多源数据协同与融合感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向网联自动驾驶的多源数据协同与融合感知方法，涉及自动驾驶领域，包括：建立车辆‑路侧多智能体网络关系图并初步共享各智能体的元数据信息；利用多模态特征提取网络进行图像像素特征和点云特征的提取和融合，应用卷积自编解码器进行多模态融合特征数据压缩并发送给目标网联车辆并解压缩；对每一智能体的多模态融合特征进行注意力权重估计操作、关键点信息传递操作和特征线性聚合操作，得到聚合后的特征；之后应用多尺度窗口注意力方法，得到融合后的自注意力特征；最后利用双分支解耦感知头预测每一智能体视觉范围内的环境目标位置和类别。本发明解决了单车自动驾驶在视野盲区、障碍物遮挡及超视距情况下感知失准问题。

本发明授权一种面向网联自动驾驶的多源数据协同与融合感知方法在权利要求书中公布了：1.一种面向网联自动驾驶的多源数据协同与融合感知方法，其特征在于，所述方法包括： 随机选取目标网联车辆，建立所述目标网联车辆通信范围内的车辆‑路侧多智能体网络关系图，并将所述车辆‑路侧多智能体网络关系图中各智能体进行元数据信息初步共享； 所述智能体包括所述目标网联车辆和非目标智能体；所述非目标智能体包括非目标网联车辆和路侧设施；所述元数据信息包括位姿数据、传感器外参矩阵和智能体类型； 对每一所述智能体的所述元数据信息，利用多模态特征提取网络进行图像像素特征和点云特征的提取和融合，得到多模态融合特征； 对每一非目标智能体的所述多模态融合特征应用卷积自编解码器进行数据压缩，将压缩数据发送给所述目标网联车辆并解压缩；所述多模态融合特征为像素‑点云融合特征； 当所述目标网联车辆接收到各所述压缩数据并解压缩后，对每一所述智能体对应的所述多模态融合特征进行注意力权重估计操作、关键点信息传递操作和特征线性聚合操作，得到聚合后的特征； 对每一所述智能体对应的所述聚合后的特征应用多尺度窗口注意力方法，得到融合后的自注意力特征； 对每一所述智能体的所述融合后的自注意力特征，利用双分支解耦感知头预测每一所述智能体视觉范围内的环境目标位置和类别； 其中，对每一所述智能体对应的所述多模态融合特征进行注意力权重估计操作、关键点信息传递操作和特征线性聚合操作，得到聚合后的特征，具体包括： 根据所述车辆‑路侧多智能体网络关系图构建车辆‑路侧有向图表示； 对所述车辆‑路侧有向图表示中每对关联节点，根据所述关联节点的所述多模态融合特征利用所述注意力权重估计操作计算每对关联节点的注意力权重值；每对所述关联节点指具有边连接关系的两个所述节点；两个所述节点分别记为源节点和目标节点；所述源节点的信息传递给所述目标节点； 根据所述目标节点的所述多模态融合特征利用所述关键点信息传递操作计算每对所述关联节点之间边关系的注意力特征，得到边关系的信息传递结果； 将每对所述关联节点的所述注意力权重值和对应的所述边关系的信息传递结果进行特征线性聚合，得到所述车辆‑路侧有向图表示中每个节点的所述聚合后的特征。

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