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自动驾驶车道保持专利有哪些核心技术?如何查询相关专利保护范围?

智慧芽 | 2025-08-10 |
芽仔

芽仔导读

YaZai Digest

自动驾驶车道保持是L2+辅助驾驶的核心模块,其专利技术突破集中在环境感知(多传感器融合、CNN算法优化车道线识别)、路径规划(MPC轨迹生成结合场景策略)和控制执行(EPS协同与自适应调节)。

文章还指导高效查询专利保护范围:通过关键词(如“车道保持”)和分类号(如B60W)检索,利用智慧芽等工具分析权利要求书(独立权利要求界定范围)和法律状态,帮助从业者掌握技术脉络与知识产权布局,支持创新决策。

自动驾驶技术中,车道保持功能是实现L2级及以上辅助驾驶的核心模块,直接关系到行车安全与用户体验。从专利视角看,这一功能的落地依赖多环节技术突破,涉及环境感知、路径规划、控制执行等核心领域。本文将拆解车道保持的关键专利技术,并结合专业工具介绍如何高效查询相关专利的保护范围,帮助从业者快速掌握技术脉络与知识产权布局。

自动驾驶车道保持的核心专利技术解析

车道保持系统(LKS)的核心目标是通过车辆自身传感器与控制系统,在车道线清晰或模糊场景下,自动调整方向盘使车辆保持在车道中心行驶。其技术突破主要集中在以下三个环节,相关专利也围绕这些环节展开。

1. 环境感知:多源数据融合的精确识别车道保持的首先步是“看清”车道边界与周围环境。专利中常见的感知方案包括视觉感知、雷达感知及多传感器融合。例如,基于摄像头的视觉方案通过图像识别算法(如卷积神经网络)提取车道线特征,部分专利会优化算法对虚线、磨损车道线的识别能力;毫米波雷达或激光雷达则用于补充视觉在雨雾等低能见度场景的不足。部分前沿专利还引入V2X(车联网)技术,通过路侧单元获取车道线信息,提升感知鲁棒性。

2. 路径规划:动态轨迹的生成在感知到车道信息后,系统需生成车辆的目标行驶轨迹。这一环节的专利技术多聚焦于算法优化,例如基于模型控制(MPC)的轨迹规划,通过车辆未来状态并优化控制输入,使轨迹更贴合车道中心线;部分专利会结合驾驶员行为数据,调整轨迹的平滑度与激进程度,提升用户体验。此外,针对弯道、变道等复杂场景,专利中还提出了分场景的轨迹规划策略,如通过曲率半径动态调整轨迹生成参数。

3. 控制执行:车辆横向的精确调节终,系统需通过转向系统执行轨迹规划结果。专利中常见的控制技术包括电动助力转向(EPS)的协同控制,通过调整电机扭矩输出实现方向盘的细微转动;部分专利会引入冗余设计,例如在转向系统故障时切换至线控转向备用方案,保障功能安全。此外,为避免“画龙”现象(车辆频繁偏离车道),专利中还提出了基于自适应控制的算法,根据车速、路面摩擦系数动态调整控制增益。

如何高效查询车道保持专利的保护范围?

了解核心技术后,掌握专利保护范围是评估技术壁垒、规避侵权风险的关键。专利保护范围主要由权利要求书界定,其中独立权利要求限定了专利的很大保护范围,从属权利要求则是对独立权利要求的进一步细化。查询时,需重点关注权利要求中的技术特征组合。

1. 确定检索关键词与分类号首先,需明确检索方向。车道保持相关的关键词包括“车道保持”“LKS”“车道居中控制”“横向控制”等;分类号可参考IPC(国际专利分类)中的B60W(车辆控制)、G05D(导航),或CPC(联合专利分类)中的B60W30/12(车道保持控制)。通过关键词与分类号的组合检索,可快速缩小专利范围。

2. 利用专业工具提升检索效率手动检索专利数据耗时耗力,专业专利数据库可大幅提升效率。以智慧芽专利数据库为例,其覆盖172+专利局的1.76亿+专利数据,支持多维度检索(如申请人、发明人、法律状态),并提供专利摘要、全文翻译、PDF附图等基础信息,帮助用户快速定位核心专利。

3. 分析权利要求与法律状态找到目标专利后,需重点阅读权利要求书。例如,某车道保持专利的独立权利要求可能写:“一种车道保持方法,包括步骤:通过摄像头获取车道线图像;基于卷积神经网络识别车道线边界;生成目标轨迹并控制转向系统。”其保护范围即涵盖所有采用这三个步骤的方法。此外,还需关注专利的法律状态(如有效、失效、质押),避免误触无效专利或未缴费专利。

对于企业或研发团队而言,除了单篇专利分析,还可通过智慧芽的“专利家族”功能,查看同一技术的布局情况;通过“引证分析”了解专利的技术影响力,判断其是否为核心专利。这些功能能帮助用户更全面地掌握车道保持技术的知识产权格局。

自动驾驶车道保持技术的迭代,离不开专利的支撑与保护。无论是研发人员追踪技术前沿,还是企业布局知识产权,清晰掌握核心技术方向与专利保护范围都是关键。通过专业工具如智慧芽专利数据库,用户可高效完成专利检索与分析,快速定位技术痛点与布局机会,为技术创新与商业决策提供有力支持。未来,随着AI大模型与车路协同技术的发展,车道保持的专利技术还将持续演进,而专业的专利服务工具也将在其中发挥更重要的作用。

FAQ

5 个常见问题
Q

1. 如何通过智慧芽查询自动驾驶车道保持系统的核心专利?

A

通过智慧芽专利数据库,可使用技术分类号(如IPC分类B60W30/12)或关键词组合("lane keeping"+"autonomous driving")进行检索。建议结合智慧芽特有的技术主题分类和应用领域分类筛选,快速定位核心专利。系统支持中英文混合检索,并可通过专利价值评分优先查看高质量专利。

Q

2. 自动驾驶车道保持专利通常包含哪些关键技术点?

A

典型技术点包括:1) 视觉/雷达传感器融合技术 2) 车道线识别算法 3) 转向控制策略 4) 驾驶员干预监测系统 5) 道路曲率模型。智慧芽的专利DNA分析功能可自动提取这些技术要素,并生成技术功效矩阵图,直观展示各技术方案的创新点。

Q

3. 如何判断某车道保持技术是否已被专利保护

A

在智慧芽平台可通过三种方式验证:1) 使用专利图片搜索功能比对技术方案 2) 通过权利要求书语义分析匹配技术特征 3) 查看同族专利的地域覆盖范围。建议重点关注权利要求中的"其特征在于"部分,这是判定保护范围的关键依据。

Q

4. 智慧芽能否分析车道保持专利的技术发展趋势?

A

可以。智慧芽提供多维分析工具:1) 技术生命周期曲线展示各年度申请量 2) 技术路线图揭示技术演进路径 3) 申请人矩阵分析主要厂商布局。平台还能自动生成技术热点词云,直观显示近年来的技术关注点变化。

Q

5. 查询国外车道保持专利应注意哪些法律状态信息?

A

需特别关注:1) 专利有效期(各国保护期限不同)2) 法律状态(如美国需查maintenance fee缴纳情况)3) 转让记录 4) 异议/无效程序。智慧芽提供172+专利局的实时法律数据,包含质押、海关备案等深度信息,支持设置法律状态监控提醒。

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