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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利一种结合城市级神经辐射场先验信息的自动驾驶规划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：CN120024358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202510512113.8，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种结合城市级神经辐射场先验信息的自动驾驶规划方法及装置是由于海洋;王润新;姜涵;李睿楷;范一哲;闫子阳;镡昊;任毅龙;徐亮;崔志勇设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合城市级神经辐射场先验信息的自动驾驶规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合城市级神经辐射场先验信息的自动驾驶规划方法及装置，通过对获取的目标车辆上摄像设备采集的实时图像进行特征提取，将提取到的特征转换为鸟瞰视角下的实时特征信息，基于预先训练得到的城市级神经辐射场模型提取得到城市级神经辐射场先验信息。将城市级辐射场先验信息转换为鸟瞰视角下的先验特征信息。将实时特征信息和先验特征信息导入自动驾驶规划模型中，输出自动驾驶规划信息。本方案中，结合实时图像和城市级神经辐射场先验信息进行自动驾驶规划，能够准确感知车辆周围静态环境和动态环境，保障控制的安全性，并且，将实时特征和先验特征转换为鸟瞰视角下的特征，可以从全局角度进行规划，保障规划的精准性。

本发明授权一种结合城市级神经辐射场先验信息的自动驾驶规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种结合城市级神经辐射场先验信息的自动驾驶规划方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标车辆上摄像设备采集的实时图像，对所述实时图像进行特征提取，将提取得到的特征转换为鸟瞰视角下的实时特征信息； 基于预先训练得到的城市级神经辐射场模型提取得到城市级神经辐射场先验信息； 将所述城市级神经辐射场先验信息转换为鸟瞰视角下的先验特征信息； 将所述实时特征信息和所述先验特征信息导入预先训练得到的自动驾驶规划模型中，输出针对所述目标车辆的自动驾驶规划信息； 所述方法还包括预先训练得到所述城市级神经辐射场模型的步骤，该步骤包括： 获取目标城市内多辆车辆上的摄像设备在历史时段内所采集的多个历史图像；基于各所述历史图像对应的摄像设备的光线方向进行点采样，获得多个采样点；针对各所述采样点，获得所述采样点的3D位置信息、视图方向和视频标识符；将各所述采样点对应的3D位置信息、视图方向和视频标识符导入构建的初始模型中，基于所述初始模型进行处理，输出对应的密度信息、颜色信息和语义特征信息；以构建的损失函数为指导，基于所述初始模型输出的密度信息、颜色信息和语义特征信息，以及所述采样点所属的区域信息对应的密度信息、颜色信息和语义特征信息，对所述初始模型进行多次迭代训练，直至满足预设要求时得到训练完成的城市级神经辐射场模型； 所述基于预先训练得到的城市级神经辐射场模型提取得到城市级神经辐射场先验信息的步骤，包括： 获取目标城市内多辆车辆上的摄像设备采集到的多个先验图像；将所述多个先验图像导入预先训练得到的城市级神经辐射场模型中，针对各所述先验图像，对所述先验图像对应的摄像设备的投射光线方向采集多个采样点；基于累积透过率和不透明度指标从多个采样点中筛选出表面点；基于多个所述先验图像对应的多个表面点构建得到城市级神经辐射场先验信息，所述城市级神经辐射场先验信息包括道路结构、交通标志、障碍物位置。

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