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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种智能驾驶辅助方法、装置、设备、存储介质及产品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：CN120552896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511053894.5，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种智能驾驶辅助方法、装置、设备、存储介质及产品是由林镇宏;李贺;周诗祺;贾亚晖;欧士琪;东淏博设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能驾驶辅助方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种智能驾驶辅助方法、装置、设备、存储介质及产品，首先获取相机图像和激光点云数据，利用多尺度特征深度网络提取相机图像的多尺度特征，并生成图像伪点云数据；其次，基于激光点云数据对图像伪点云数据进行视角矫正，消除空间对齐偏差；将矫正后的图像伪点云数据和激光点云数据进行交叉对齐与融合，利用融合后的高精度特征构建地图，显著提升了复杂环境下的建图精度；最后，确定车辆在地图中的当前位置和目的位置，并基于构建好的地图进行路径规划，基于构建好的路径执行智能驾驶辅助操作。

本发明授权一种智能驾驶辅助方法、装置、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种智能驾驶辅助方法，其特征在于，包括： 获取相机采集的相机图像和激光雷达采集的激光点云数据；其中，所述相机和所述激光雷达设于车辆上； 基于所述相机图像生成图像伪点云数据； 分别将所述图像伪点云数据和所述激光点云数据转换为图像特征图和激光点云特征图； 基于所述图像特征图生成注意力机制所需的查询向量；基于所述激光点云特征图生成所述注意力机制所需的键向量和值向量；基于所述注意力机制，根据所述查询向量、所述键向量和所述值向量，将所述图像特征图融入到所述激光点云特征图，生成融合特征； 对所述融合特征依次进行多尺度采样和特征拼接处理，生成最终特征； 基于所述最终特征构建地图，基于所述地图为所述车辆进行路径规划，生成目标路径，基于所述目标路径控制所述车辆执行智能驾驶辅助操作； 所述基于所述相机图像生成图像伪点云数据，包括： 对所述相机图像进行多尺度特征提取，得到图像初始特征； 基于所述图像初始特征生成深度特征数据； 根据预先获取的所述相机的内参矩阵、所述相机转换到所述激光雷达的外参矩阵，将所述深度特征数据转换成所述激光雷达的坐标系下的图像伪点云数据； 所述分别将所述图像伪点云数据和所述激光点云数据转换为图像特征图和激光点云特征图，包括： 分别对所述图像伪点云数据和所述激光点云数据进行体素网格划分，得到伪点云体素数据和激光点云体素数据； 基于预设的体素特征编码器分别对所述伪点云体素数据和所述激光点云体素数据进行特征编码，生成伪点云体素特征和激光点云体素特征； 分别对所述伪点云体素特征和所述激光点云体素特征执行三维稀疏卷积处理，并将所述三维稀疏卷积处理的处理结果转换为鸟瞰图表示，得到图像特征图和激光点云特征图。

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