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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向上肢残疾驾驶人的人机共驾方法及装置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：CN120246020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510749049.5，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种面向上肢残疾驾驶人的人机共驾方法及装置是由吴坚;马文霄;徐智劼;单滢洁;冷炘伦;张天瑞设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向上肢残疾驾驶人的人机共驾方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种面向上肢残疾驾驶人的人机共驾方法及装置。装置包括驱动与制动踏板，VCU，转向机构，转向控制踏板，支架，转动柱，螺钉，第一、二踏板，弹簧基座，第一、二回位弹簧，第一、二基座，第一、二霍尔传感器，保护壳，第一、二磁钢、外壳和止推垫片；本发明的共驾方法通过右脚控制加速和制动踏板，左脚控制转向踏板，将踏板位置和速度变化信号转换为数字信号，获得驾驶人控制指令；同时，根据车载传感器获得的周围行车环境信息，计算后输出车辆横向控制信号。最后通过人机驾驶权分配，输出最终的控制指令，控制转向执行单元、驱动执行单元和制动执行单元工作，实现对车辆的控制。

本发明授权一种面向上肢残疾驾驶人的人机共驾方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向上肢残疾驾驶人的人机共驾方法，其特征在于，包括以下步骤： 上肢残疾驾驶人通过右脚控制纵向控制装置1，电子传感器感知踏板的压下深度，将踏板的深度转换为电信号，产生驾驶人加速和制动控制信号；通过左脚控制横向控制装置4，产生车辆转向控制信号； 车辆摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达和惯性导航仪车载传感器感知周围行车环境信息，基于多模态大模型的自动驾驶决策系统输出横向和纵向控制信号a2； 人机共驾实现驾驶人、自动驾驶和人机共驾三种驾驶模式；当驾驶人想启用驾驶人驾驶模式时，设置驾驶权分配系数λ＝1；当驾驶人想启用自动驾驶模式时，设置驾驶权分配系数λ＝0；当驾驶人想启用人机共驾驾驶模式时，通过驾驶人状态辨识模型，对驾驶人状态进行辨识，基于驾驶人状态的人机驾驶权分配模型，确定驾驶权分配系数，最终输出的车辆横向和纵向控制信号，控制驱动执行单元、制动执行单元和转向执行单元，实现对车辆的加速、减速和转向控制，完成人机共驾； 其中，所述自动驾驶决策系统输出横向和纵向控制信号a2的具体方法如下： S11、通过插值或滑动窗口对齐不同频率的RGB图像信息、3D点云信息、原始ADC数据和超声波雷达原始数据，并将数据统一到车辆坐标系； S12、获得不同模态的特征表示fi，fi∈Rdi，Rdi为不同模态的特征维度，采用跨模态注意力机制将图像特征和点云特征进行特征融合；首先对每种模态的特征进行线性变换，得到查询向量qi、键向量ki和值向量vi，计算公式如下： 式中，和为待学习的权重矩阵； 计算每种模态与其他所有模态之间的注意力分数，第i种模态与第j种模态的注意力分数计算公式为： 式中，为qi的转置；dk为缩放因子；kj为第j种模态的键向量；kl为不同传感器模态的键向量；l∈{L,M,U,C,I}，L为激光雷达，M为毫米波雷达，U为超声波雷达，C为车辆摄像头，I为惯性导航仪车载传感器；根据计算得到的注意力分数，对值进行加权求和，得到第i种模态的融合特征得到融合表示结果zi，计算公式为： 式中，vj为第j种模态的值向量； 最后，将所有模态的融合特征进行拼接或求和操作，得到最终的融合特征z，计算公式为： z＝[zL||zM||zU||zC||zI] 式中，“||”表示向量拼接操作；zL为激光雷达的特征表示结果；zM为毫米波雷达的特征表示结果；zU为超声波雷达的特征表示结果；zC为车辆摄像头的特征表示结果；zI为惯性导航仪车载传感器的特征表示结果； S13、通过Transformer模型捕捉动态场景的时序依赖，使用模仿学习的方法基于MLP生成连续的横向和纵向控制信号a2。

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