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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种基于预测轨迹的高速公路行车风险评估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：CN115841252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211543828.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于预测轨迹的高速公路行车风险评估方法是由熊晓夏;高翔;陈龙;王歆叶;李祎承;沈钰杰设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预测轨迹的高速公路行车风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预测轨迹的高速公路行车风险评估方法，包括以下工作步骤：步骤一：预测得到自车和周边车辆在预测区间内的预测轨迹；步骤二：将步骤一获得的预测区间内的预测轨迹归整为每段前瞻时间tla，mm＝1，2，...，T内自车和周边车辆的预测轨迹；步骤三：得到各个前瞻时间内障碍车对自车构成的量化感知风险；步骤四：通过贝叶斯后验概率公式得到量化感知风险水平划分贝叶斯模型；步骤五：实现对行车风险的实时评估；本发明的有益效果是，提高了行车风险评估的准确性和实用性；对不同智能化等级的智能汽车具有良好的技术适用性。

本发明授权一种基于预测轨迹的高速公路行车风险评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于预测轨迹的高速公路行车风险评估方法，其特征在于，包括以下工作步骤： 步骤一：车联网环境下通过传感器和V2X交互实时获取自车和周边多车的运动信息，基于长短期记忆LSTM神经网络结构，融合环境交互信息注意力模块，预测得到自车和周边车辆在预测区间内的预测轨迹； 步骤二：为预测区间构建T个移动时间窗作为自车的T段前瞻时间，将步骤一获得的预测区间内的预测轨迹归整为每段前瞻时间内自车和周边车辆的预测轨迹； 步骤三：分别以步骤二所述前瞻时间内的自车和周边车辆预测轨迹为基础，构建预测区间内每一段前瞻时间内的自车驾驶风险域和周围环境事件成本，得到各个前瞻时间内障碍车对自车构成的量化感知风险； 步骤四：构建不同行车风险等级下量化感知风险的条件分布概率模型，并基于实车轨迹数据标定模型中不同风险等级阈值，通过贝叶斯后验概率公式得到量化感知风险水平划分贝叶斯模型； 步骤五：分别将步骤三所述预测区间内每一段前瞻时间内的量化感知风险输入步骤四所述风险水平划分贝叶斯模型，得到各个前瞻时间内的行车风险等级概率，最终通过考虑时长衰减的概率融合计算得到整个预测区间的融合感知风险，实现对行车风险的实时评估。

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