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龙图腾网获悉广州智体科技有限公司申请的专利基于增强智能交互的自动驾驶车辆自适应接送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：CN119568199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411790414.9，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于增强智能交互的自动驾驶车辆自适应接送系统是由梁晓辉;陈荣波;蔡轶佳;杨昊设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强智能交互的自动驾驶车辆自适应接送系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于增强智能交互的自动驾驶车辆自适应接送系统，包括乘客智能交互控制模块、多模态大模型优化模块、实时路径规划与动态调整模块、乘客反馈与个性化推荐模块和智能事故应对与安全模块；本发明允许乘客通过移动设备自主调控接送点，实时调整路径，并在多模态大模型的支持下，根据交通状况、道路变化和突发事件，智能优化接送方案，本发明特别适用于乘客对接送点有灵活需求的场景，能够在动态变化的环境中提高接送效率和乘客体验。

本发明授权基于增强智能交互的自动驾驶车辆自适应接送系统在权利要求书中公布了：1.基于增强智能交互的自动驾驶车辆自适应接送系统，其特征在于，包括乘客智能交互控制模块、多模态大模型优化模块、实时路径规划与动态调整模块、乘客反馈与个性化推荐模块和智能事故应对与安全模块； 所述乘客智能交互控制模块，用于提供乘客与车辆的实时交互界面，乘客能通过移动设备自主选择、调整或更改接送点，并对车辆的行驶路径进行实时控制； 所述多模态大模型优化模块，通过多模态大模型对群体中每个乘客的行为模式进行分析，结合当前环境数据和历史行为数据，预测群体中每个乘客的未来行动路径和时间安排； 所述实时路径规划与动态调整模块，用于生成车辆的实时行驶路径，并允许乘客在行驶过程中对路径进行动态调整； 所述乘客反馈与个性化推荐模块，通过根据乘客的历史行为、喜好和反馈，生成个性化的接送点推荐和优化方案； 所述智能事故应对与安全模块，用于通过针对突发事件，提供智能的应对措施和安全保障； 所述乘客智能交互控制模块、所述多模态大模型优化模块、所述实时路径规划与动态调整模块、所述乘客反馈与个性化推荐模块和所述智能事故应对与安全模块之间相互连接； 所述多模态大模型优化模块包括多模态输入处理子模块、交通与环境感知子模块和智能优化引擎子模块； 所述多模态输入处理子模块，用于通过自然语言处理技术解析乘客的语音或文字输入，生成文本输入数据；通过图像分析技术确认乘客上传的环境图像，生成图像输入数据；通过条件变分自动编码CVAE模型进行数据融合处理，生成多模态融合数据； 所述交通与环境感知子模块，用于从交通传感器、地图API、天气API获取实时交通和环境数据，所述实时交通和环境数据用于优化车辆的行驶路径和接送点； 所述智能优化引擎子模块，用于通过多模态大模型对所述实时交通和环境数据进行预测分析，并且智能调整乘客接送方案； 所述多模态输入处理子模块中的通过条件变分自动编码CVAE模型进行数据融合处理具体实现过程为： 语音处理，使用Wave2Vec将乘客的语音转换为文本数据； 图像处理，对乘客上传的环境图像，使用DeepLabv3+图像语义分割网络进行特征提取，并且融合注意力机制进行环境图像的物体增强识别，生成图像语义分割数据； 文本解析，采用GPT-4模型对乘客的文本输入进行语义分析，生成文本语义解析数据； 条件变分自动编码CVAE模型将所述文本数据、所述图像语义分割数据和文本语义解析数据嵌入到同一向量空间，通过最大化相关模态间的相似性实现多模态融合； 所述智能优化引擎子模块中用于通过多模态大模型对所述实时交通和环境数据进行预测分析，并且智能调整乘客接送方案的具体实现过程为： 所述多模态大模型包括一个时间编码模型、一个空间编码模型、两个条件变分自动编码CVAE模型、融合解码模型和语义BEV模态预测模型，时间编码模型将待预测目标乘客的历史行为数据作为输入，并产生时间编码，空间编码模型以多模态融合数据为输入，生成空间编码，所述时间编码模型与所述空间编码模型将生成时间-空间特征，所述时间编码模型采用双向长短期记忆LSTM网络，所述空间编码模型采用DenseNet网络，所述两个条件变分自动编码CVAE模型包括第一CVAE模型和第二CVAE模型；所述时间编码模型的输出与第一CVAE模型的输入相连接；所述空间编码模型的输出与第二CVAE模型的输入相连接；所述融合解码模型将连接的时间-空间特征转换为具有置信度的预测轨迹；所述语义BEV模态预测模型用于优化预测轨迹的置信度； 实时预测过程为： 将整个预测任务分解为两个子模型：基于模态分布的模态预测模型TPM和基于模态轨迹分布的轨迹预测模型MPM，所述两个子模型都是基于所述多模态大模型； 给定乘客历史行为数据和实时交通和环境数据，TPM对所有模态的预测轨迹进行概率推断； 所述模态轨迹分布的轨迹预测模型MPM，用于求解出不同模态的综合概率，并与预设概率阈值进行比较，判断综合概率是否大于预设概率阈值，若大于，调整乘客接送方案，同时使用语义BEV模态预测模型优化各个模态轨迹预测的置信度。

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