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Cyngn获得其第18项美国专利，用于自动驾驶的自适应交通规则决策
2024-01-09 20:05
自2023年8月以来，Cyngn又获得了8项专利，使美国专利总数达到18项。
亚洲网加利福尼亚州门洛帕克2024年1月9日电工业应用人工智能驱动的自动驾驶解决方案开发商Cyngn Inc.(以下简称Cyngn Inc.)(纳斯达克股票代码：CEN)今天宣布，为该公司的自动驾驶(AV)和驾驶解决方案颁发一项新专利US-11,837,090-B2。这项新专利保护了Cyngn针对自动驾驶的新型自适应交通规则决策，该决策旨在在环境对自动驾驶车辆施加多条规则或约束的情况下优化驾驶决策。 “随着我们的业务继续向上发展，我们专利的重要性变得越来越明显，”Cyngn的董事长兼首席执行官Lior Tal说。“这些专利不仅仅是法律保障；它们也是我们增长战略的基石，确保我们的创新想法在竞争激烈的市场中独占一席之地。本质上，它们是巩固我们在行业中地位的保护性盔甲，使我们能够自信地在扩张和成功的征程中继续前进。” Cyngn为其客户提供了一种无缝方式，可以在其运营中采用自动驾驶技术，而无需高昂的前期成本或完全取代现有车辆投资。Cyngn的专利系列由以下授权专利组成：
专利号
标题
发布日期
US-11,837,090-B2
用于自动驾驶的基于交通规则的自适应决策的系统和方法
2023年12月5日
US-11,837,089-B2
模块化可扩展自动驾驶行为决策系统
2023年12月5日
US-11,767,034-B2
2023年9月26日
US-11,760,368-B2
自动驾驶同环自适应仿真系统及方法
2023年9月19日
US-11,747,454-B2
粒度-灵活的基于存在的对象检测
2023年9月5日
US-11,745,762-B2
自动驾驶的自适应轨迹预测系统和方法
2023年9月5日
US-11,745,747-B2
US-11,745,750-B2
使用领域专用语言的自动驾驶大规模自动评分系统和方法
2023年6月20日
US-11,673,577-B2
用于自动驾驶的自适应相关性预测系统和方法
2023年6月13日
US-11,668,833-B2
2023年6月6日
US-11,651,583-B2
多频道对象匹配
2023年5月16日
US-11,592,565-B2
灵活的多通道融合感知
2023年2月28日
US-11,555,928-B2
2023年1月17日
US-11,372,115-B2
车辆定位
2022年6月28日
车辆传感器系统
2021年11月30日
US-11,169,271-B2
障碍物检测系统
2021年11月9日
有关Cyngn专注于具有多种传感器模式和配置的自动车辆系统的模块化和灵活性的专利的全面信息，请访问美国专利商标局。
Cyngn为工业组织开发和部署可扩展的差异化自动驾驶汽车技术。Cyngn的自动驾驶解决方案允许现有的劳动力提高生产力和效率。该公司解决了当今工业组织面临的重大挑战，例如劳动力短缺，昂贵的安全事故以及消费者对电子商务需求的增加。
Cyngn的DriveMod套件可以安装在生产线末端的新工业车辆上或通过改装，使客户能够在其运营中无缝采用自动驾驶技术，而无需高昂的前期成本或完全更换现有车辆投资。
Cyngn的旗舰产品，其企业自治套件，包括DriveMod（自动驾驶汽车系统），Cyngn Insight（面向客户的AV车队管理，远程操作和分析工具套件）和Cyngn Evolve（内部工具包，使Cyngn能够利用来自人工智能，模拟和建模领域的数据）。
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前瞻性陈述
本新闻稿包含1995年《私人证券诉讼改革法》、1933年《证券法》第27 A条（经修订）和1934年《证券交易法》第21 E条（经修订）所定义的前瞻性陈述。任何非历史性质的陈述都是前瞻性陈述，可以通过使用诸如“预期”、”预期”、“相信”、”将“、”可能导致”、“将继续”、“计划”、“潜在”、“有希望”和类似表达等词语和短语来识别。这些陈述是基于管理层目前的预期和信念，并受到一些风险，不确定性和假设，可能导致实际结果与前瞻性陈述中所述的结果存在重大差异，包括公司向SEC报告中不时描述的风险因素，包括，但不限于公司于2023年3月17日向SEC提交的10-K表格年度报告中讨论的风险因素。请读者注意，不可能预测或确定所有可能影响未来业绩的风险、不确定性和其他因素。Cyngn没有义务公开更新任何前瞻性陈述，无论是由于新信息，未来事件或其他原因。
投资者/媒体联系人：Bill Ong，bill@cyngn.com; 650-204-1551
查看原始内容以下载多媒体：https://www.prnewswire.com/news-releases/cyngn-secures-its-18th-us-patent-in-adaptive-traffic-rule-based-decision-making-for-autonomous-driving-302029635.html
来源Cyngn
