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龙图腾网恭喜爱动超越人工智能科技(北京)有限责任公司申请的专利融合大模型的工业车辆ADAS的障碍物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：CN119348624B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411909004.1，技术领域涉及：B60W30/095；该发明授权融合大模型的工业车辆ADAS的障碍物感知方法是由邓海勤;王业光;鄢楚威;高志勇;卢曼泽设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合大模型的工业车辆ADAS的障碍物感知方法在说明书摘要公布了：本发明涉及工业车辆控制技术领域，具体涉及融合大模型的工业车辆ADAS的障碍物感知方法，包括：当工业车辆的雷达范围内检测到障碍物时，获取预设时段内每个时刻的障碍物灰度图像和障碍物的高度数据和位置数据；根据预设时段内初始时刻的障碍物灰度图像中物体轮廓分布情况，结合初始时刻的障碍物的物体属性和高度数据得到碰撞风险指标；根据每两个时刻障碍物的位置数据之间的差异以及相邻时刻高度数据之间的变化情况得到障碍物对工业车辆的感知影响程度；根据碰撞风险指标和感知影响程度，对工业车辆的障碍预警等级进行划分，获得障碍物的等级感知结果。本发明有效提高了融合大模型的工业车辆ADAS系统的可靠性以及障碍物的感知精度。

本发明授权融合大模型的工业车辆ADAS的障碍物感知方法在权利要求书中公布了：1.一种融合大模型的工业车辆ADAS的障碍物感知方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在工业车辆运行过程中，当工业车辆的雷达范围内检测到障碍物时，通过融合大模型的工业车辆ADAS系统获取预设时段内每个时刻的障碍物灰度图像和障碍物的高度数据以及位置数据；根据预设时段内初始时刻的障碍物灰度图像中物体的轮廓信息分布的规律情况，结合初始时刻的障碍物对应的物体属性信息和每个时刻的障碍物高度数据，得到障碍物的碰撞风险指标；根据每两个时刻对应的障碍物的位置数据之间的差异情况，以及相邻时刻的障碍物的高度数据之间的变化分布情况，得到障碍物对工业车辆的感知影响程度；根据所述碰撞风险指标和所述感知影响程度，对工业车辆的障碍预警等级进行划分，获得障碍物的等级感知结果；所述根据预设时段内初始时刻的障碍物灰度图像中物体的轮廓信息分布的规律情况，结合初始时刻的障碍物对应的物体属性信息和每个时刻的障碍物高度数据，得到障碍物的碰撞风险指标，具体包括：根据预设时段内初始时刻的障碍物灰度图像中边缘上相邻像素点的边缘分布情况得到障碍物的轮廓复杂系数；根据预设时段内初始时刻的障碍物对应的物体属性信息结合融合大模型中的神经网络得到障碍物的物体阻碍系数；将预设时段内所有时刻的障碍物的高度数据的最大值作为障碍物的高度特征系数；根据所述轮廓复杂系数、所述物体阻碍系数和所述高度特征系数，结合工业车辆的底盘高度得到障碍物的碰撞风险指标；所述根据预设时段内初始时刻的障碍物灰度图像中边缘上相邻像素点的边缘分布情况得到障碍物的轮廓复杂系数，具体包括：将预设时段内初始时刻的障碍物灰度图像记为目标障碍物图像；获取目标障碍物图像中每条边缘线的边缘像素点；计算目标障碍物图像中每个边缘像素点在对应边缘线上的斜率值；基于每条边缘线上每相邻两个边缘像素点的斜率值之间的差异的均值，确定每条边缘线的像素复杂参数；将目标障碍物图像中所有边缘线的像素复杂参数的累加和作为障碍物的轮廓复杂系数；所述根据预设时段内初始时刻的障碍物对应的物体属性信息结合融合大模型中的神经网络得到障碍物的物体阻碍系数，具体包括：利用人工标注的形式对不同物体属性的障碍物进行标注获得标注数据，所述标注数据包括不同物体属性的障碍物的物体阻碍系数；利用标注数据对神经网络进行训练；将预设时段内初始时刻的障碍物对应的物体属性信息输入训练好的神经网络中，获得障碍物的物体阻碍系数；障碍物的物体阻碍系数用于表征该障碍物的阻碍情况，物体阻碍系数的取值越大，说明该障碍物产生的阻碍越大，对应存在的碰撞风险越大；所述根据所述轮廓复杂系数、所述物体阻碍系数和所述高度特征系数，结合工业车辆的底盘高度得到障碍物的碰撞风险指标，具体包括：计算高度特征系数与工业车辆的底盘高度之间的比值，根据所述轮廓复杂系数、所述物体阻碍系数和该比值以及障碍物的体积数据，得到障碍物的碰撞风险指标；所述轮廓复杂系数、所述物体阻碍系数和该比值以及体积数据均与碰撞风险指标呈正相关关系。

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