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龍圖騰網(wǎng)獲悉上海衛(wèi)創(chuàng)信息科技有限公司申請(qǐng)的專利多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的車(chē)輛巡航控制優(yōu)化方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120422852B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510940370.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B60W30/14；該發(fā)明授權(quán)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的車(chē)輛巡航控制優(yōu)化方法是由翁肇杰;高振;許得群設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的車(chē)輛巡航控制優(yōu)化方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及車(chē)輛巡航控制技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的車(chē)輛巡航控制優(yōu)化方法。該方法通過(guò)多模態(tài)感知裝置同步采集車(chē)輛巡航過(guò)程中的視覺(jué)感知數(shù)據(jù)、雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)和導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列并傳輸至中央控制單元。中央控制單元首先對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)，獲得校正后的時(shí)間序列數(shù)據(jù)；隨后通過(guò)模態(tài)特征提取技術(shù)處理校正數(shù)據(jù)，并將提取的特征與巡航場(chǎng)景建立對(duì)應(yīng)關(guān)系；最終根據(jù)場(chǎng)景對(duì)應(yīng)結(jié)果動(dòng)態(tài)優(yōu)化車(chē)輛巡航控制參數(shù)，生成最優(yōu)控制策略。該方法創(chuàng)新性地融合了多源傳感器數(shù)據(jù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。本發(fā)明具有更高的魯棒性和智能化水平，能夠有效應(yīng)對(duì)多變道路條件下的巡航控制需求。

本發(fā)明授權(quán)多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的車(chē)輛巡航控制優(yōu)化方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種多模態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的車(chē)輛巡航控制優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括： 利用多模態(tài)感知裝置同步采集車(chē)輛巡航過(guò)程中的視覺(jué)感知數(shù)據(jù)、雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)和導(dǎo)航定位數(shù)據(jù)以形成多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列，并將所述多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列傳輸至中央控制單元；在所述中央控制單元，對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行異常值檢測(cè)以得到校正后多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列；在所述中央控制單元，對(duì)所述校正后多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行模態(tài)特征提取以得到特征提取結(jié)果，并將所述特征提取結(jié)果與巡航場(chǎng)景建立對(duì)應(yīng)關(guān)系以得到巡航場(chǎng)景對(duì)應(yīng)結(jié)果；在所述中央控制單元，根據(jù)所述巡航場(chǎng)景對(duì)應(yīng)結(jié)果，優(yōu)化所述車(chē)輛巡航的控制參數(shù)，并基于所述控制參數(shù)，為所述車(chē)輛巡航提供優(yōu)化控制策略； 對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行異常值檢測(cè)以得到校正后多模態(tài)數(shù)據(jù)，包括：從所述多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列中篩選初檢異常多模態(tài)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行時(shí)段劃分以得到前置多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列和后置多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列；基于所述初檢異常多模態(tài)數(shù)據(jù)，分別對(duì)所述前置多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列和所述后置多模態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行上下文關(guān)聯(lián)時(shí)序解析以得到多模態(tài)數(shù)據(jù)上下文關(guān)聯(lián)前置時(shí)序特征和多模態(tài)數(shù)據(jù)上下文關(guān)聯(lián)后置時(shí)序特征；對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)上下文關(guān)聯(lián)前置時(shí)序特征和多模態(tài)數(shù)據(jù)上下文關(guān)聯(lián)后置時(shí)序特征進(jìn)行動(dòng)態(tài)記憶機(jī)制的特征聚合以得到多模態(tài)數(shù)據(jù)上下文關(guān)聯(lián)前后置聚合特征，并依據(jù)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)上下文關(guān)聯(lián)前后置聚合特征，獲得判定結(jié)果。

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