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龙图腾网获悉常州星宇车灯股份有限公司申请的专利一种基于驾驶意图预测的智能前照灯控制方法及控制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：CN121291269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511861374.7，技术领域涉及：B60Q1/08；该发明授权一种基于驾驶意图预测的智能前照灯控制方法及控制系统是由陈悠然设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于驾驶意图预测的智能前照灯控制方法及控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆智能照明技术领域，尤其是一种基于驾驶意图预测的智能前照灯控制方法及控制系统。所述方法包括：通过多源传感器采集环境数据、驾驶员生物信号及车辆动态数据；采用时空图卷积网络预测未来短时驾驶意图及置信度；根据驾驶员眼动注视区域和心率变异性实时修正照明参数；当意图置信度低于阈值时启动保守的广角照明模式；响应ADAS系统预碰撞信号触发频闪警示光型。系统包含数据采集单元、处理单元及执行层，实现前照灯偏转角、亮度和照射范围的协同调节。解决传统自适应前照灯响应滞后和盲区风险问题，显著提升弯道盲区照明及时性和低能见度工况安全性。

本发明授权一种基于驾驶意图预测的智能前照灯控制方法及控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于驾驶意图预测的智能前照灯控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，采集环境、自车信息和周围车辆信息，同时还采集驾驶员生物信号； S2，对采集的多源数据进行预处理； S3，使用神经网络处理步骤2得到的数据，输出驾驶意图预测结果及置信度； S4，基于光型动态控制逻辑依据驾驶意图预测结果、置信度及驾驶员生物信号生成多维度光型调节指令，动态调整前照灯光型； 所述光型包括前照灯的水平偏转角度、俯仰角度及区域亮度分布； S5，低置信场景下光型调整为广角照明模式； S6，响应ADAS预碰撞信号触发警示光型； 所述S3中具体包括： S31时空图卷积网络构建：所述神经网络为时空图卷积网络，构建包含自车、周围车辆及车道线的时空交互图，其中的车辆节点由其位置坐标、速度分量和航向角组成特征向量，车道线节点则包含车道线曲率半径、车道类型和车道宽度特征参数，当自车与周围车辆的质心欧氏距离＜50米时，建立车辆间无向连接边，自车始终与所在车道的中心线建立车辆与车道无向连接边，边权重通过可学习形式的函数计算，该函数综合考量自车与周围车辆的速度差绝对值与欧氏距离因素，具体包括： 基础形式：用于量化自车与周围车辆的动态交互风险，函数公式为： 其中，为车辆i与j的质心欧氏距离，为自车与周围车辆的速度差绝对值，为距离衰减系数； 扩展形式：用于量化自车与所在车道的归属关系，函数公式为： 其中，为自车质心到所在车道中心线的垂直距离，为距离衰减系数，为车道类型权重； 可学习形式：用于复杂交通场景的自适应权重调整，函数公式为： 其中，为激活函数，将输出映射至0-1区间，为2层神经网络，输入为速度差绝对值和质心欧氏距离； S32特征提取：通过时空交互图建模车辆-车辆、车辆-道路的空间拓扑结构，并结合时间序列的变化，采用两层图卷积网络处理该拓扑结构，进行特征提取； S33构建LSTM-CRF意图预测模型：所述LSTM-CRF意图预测模型包括LSTM层和CRF层； 所述LSTM-CRF意图预测模型的输入为时空图卷积网络输出的特征序列，输出为驾驶意图标签及概率分布； S34置信度计算：通过蒙特卡洛Dropout机制采样，计算各驾驶意图标签的概率均值μ和标准差σ，在最大概率均值低于阈值或标准差超过阈值时为低置信场景。

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