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龙图腾网获悉广西科技大学;湖北文理学院;东风柳州汽车有限公司申请的专利基于机器学习的网联汽车智能预见性驾驶的决策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：CN120197129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510267349.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于机器学习的网联汽车智能预见性驾驶的决策方法是由郑伟光;吴华伟;李健;许恩永;李勇滔设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的网联汽车智能预见性驾驶的决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及预见性驾驶技术领域，尤其涉及基于机器学习的网联汽车智能预见性驾驶的决策方法。包括：获取并预处理网联汽车的多源数据、车联网实时数据以及历史行驶数据，对预处理后的网联汽车的多源数据、车联网实时数据进行特征提取，得到初步特征数据；引入多层递归特征融合算法对初步特征数据进行融合处理，得到最终融合后的数据；利用基于深度交叉适应性的网联汽车智能预见性驾驶预测算法构建并训练预测性驾驶模型，并利用预测性驾驶模型对最终融合后的数据进行预测处理，得到驾驶预测结果，生成驾驶决策。解决了在网联汽车智能预见性驾驶中对多源异构数据的处理不够准确，以及对驾驶决策的预测自适应性较差和准确率低的技术问题。

本发明授权基于机器学习的网联汽车智能预见性驾驶的决策方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的网联汽车智能预见性驾驶的决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取并预处理网联汽车的多源数据、车联网实时数据以及历史行驶数据，得到预处理后的网联汽车的多源数据、车联网实时数据以及历史行驶数据；对预处理后的网联汽车的多源数据、车联网实时数据进行特征提取，得到初步特征数据；引入多层递归特征融合算法对初步特征数据进行融合处理，得到最终融合后的数据； S2.引入基于深度交叉适应性的网联汽车智能预见性驾驶预测算法，在基于深度交叉适应性的网联汽车智能预见性驾驶预测算法的实现过程中，基于获取的历史行驶数据，获取对应的环境感知数据和车联网数据，并对环境感知数据和车联网数据进行预处理后，与预处理后的历史驾驶数据进行合并，得到综合预处理后的数据； 在完成数据预处理后，利用多层递归交叉感知建模构建预测性驾驶模型，该建模过程分为局部感知层、全局趋势层以及交叉反馈层，并对预测性驾驶模型进行训练，在训练预测性驾驶模型过程中，采用层次化博弈策略推理并优化预测性驾驶模型的驾驶决策策略； 在完成预测性驾驶模型训练后，对最终融合后的数据进行预测处理，得到驾驶预测结果，生成驾驶决策，并根据驾驶决策进行驾驶。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广西科技大学;湖北文理学院;东风柳州汽车有限公司，其通讯地址为：545006 广西壮族自治区柳州市城中区文昌路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。