南昌智能新能源汽车研究院念沐新获国家专利权
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龙图腾网获悉南昌智能新能源汽车研究院申请的专利一种基于深度学习的智能汽车导航系统及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：CN120907573B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511096831.8，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于深度学习的智能汽车导航系统及方法是由念沐新;胡怡帆;楼狄明;邓永宏;张允华;廖景阳设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的智能汽车导航系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的智能汽车导航系统及方法，通过获取智能汽车所在区域的充电站分布数据；提取出智能汽车在当前位置到各个充电站之间的最小能耗路径，进而确定智能汽车到达每个充电站的电量安全裕度；构建充电桩排队预测模型，根据充电桩排队预测模型输出的排队预测时间结合智能汽车到达每个充电站的路径可行性确定智能汽车在路径选择时的路径约束条件；进而对每条候选路径进行代价评估，得到每条候选路径的行驶代价；实时获取当前导航路径中目的充电站的拥堵风险等级，当拥堵风险等级高于设定阈值时，基于所有候选路径的行驶代价重新选取最优导航路径。采用本申请的方案，可实现降低智能汽车充电排队时间对路径规划的依赖性。
本发明授权一种基于深度学习的智能汽车导航系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种智能汽车的充电导航路径优化方法，在基于深度学习的智能汽车导航系统中进行充电导航路径优化，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取智能汽车所在区域的充电站分布数据； 从所述充电站分布数据中提取出智能汽车在当前位置到各个充电站之间的最小能耗路径，根据所有最小能耗路径和智能汽车当前的电池剩余电量确定智能汽车到达每个充电站的电量安全裕度； 基于深度神经网络构建充电桩排队预测模型，根据所述充电桩排队预测模型输出的排队预测时间结合智能汽车到达每个充电站的路径可行性确定智能汽车在路径选择时的路径约束条件； 根据所有电量安全裕度和所述路径约束条件对导航执行过程中的每条候选路径进行代价评估，得到每条候选路径的行驶代价； 在导航执行过程中，实时获取当前导航路径中目的充电站的拥堵风险等级，当所述拥堵风险等级高于设定阈值时，基于所有候选路径的行驶代价重新选取最优导航路径。
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