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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于交通流的车道级驾驶辅助方法及系统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：CN115909783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202211485715.1，技术领域涉及：G08G1/0967；该发明授权一种基于交通流的车道级驾驶辅助方法及系统是由黄岩军;杨紫茹;戢杨杰;周泽纬设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于交通流的车道级驾驶辅助方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于交通流的车道级驾驶辅助方法及系统，该方法包括：确定目标路段，获取目标路段交通流信息；根据交通流信息，获取车辆行程中检测到的驾驶事件，基于人工神经网络对驾驶事件进行分类，使用模糊分类输出，得到分类的驾驶事件；基于交通流信息，结合分类的驾驶事件，识别驾驶员的极端驾驶行为；基于交通流信息及极端驾驶行为，得到驾驶场景及车辆状态变化；基于驾驶场景及车辆状态变化，生成目标编队结构；基于目标编队结构，进行车辆目标道路分配与运动规划，实现车辆驾驶辅助功能。与现有技术相比，本发明充分利用环境信息与驾驶信息，实现车道级环境的辅助驾驶，帮助驾驶员在最小化行程时间的前提下找到最佳车道级别的路线。

本发明授权一种基于交通流的车道级驾驶辅助方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于交通流的车道级驾驶辅助方法，其特征在于，用于辅助车辆自动驾驶，包括以下步骤： 确定目标路段，并获取目标路段交通流信息，所述交通流信息包括加速度信息和速度信息； 根据所述交通流信息，获取车辆行程中检测到的驾驶事件，基于人工神经网络对驾驶事件进行分类，使用模糊分类输出，得到分类的驾驶事件； 基于所述交通流信息，结合分类的驾驶事件，识别驾驶员的极端驾驶行为； 基于所述交通流信息及极端驾驶行为，得到驾驶场景及车辆状态变化； 基于所述驾驶场景及车辆状态变化，生成目标编队结构； 基于所述目标编队结构，进行车辆目标道路分配与运动规划，实现车辆驾驶辅助功能； 所述驾驶事件包括横向驾驶事件及纵向驾驶事件； 获取车辆行程中检测到的驾驶事件，基于人工神经网络对驾驶事件进行分类，使用模糊分类输出，得到分类的驾驶事件，包括以下步骤： 设定纵向加速度和横摆角速度的分类阈值，以划分纵向驾驶事件和横向驾驶事件的始末；所述分类阈值包括加速、减速、转弯、变道及制动； 基于所述交通流信息，获取目标路段中不同车辆的连续驾驶剖面； 根据提前生成和训练的数据，使用无监督学习技术从所有已识别的驾驶事件中分析提取由加速和制动操纵的驾驶事件，并计算其分数百分比和分类阈值，基于人工神经网络对驾驶事件进行分类； 所述驾驶场景及车辆状态变化，生成目标编队结构，包括以下步骤： 由目标路段的路侧单元或附近路段的路侧单元，将车辆之间、车辆与基础设施之间的无线通信信息以及目标路段状况信息发送给各自对应射频通信范围内的车载单元，所述目标路段状况信息包括驾驶场景及车辆状态变化； 可通信车辆通过车辆内置传感器进行交通状态检测，由车载智能系统将检测到的车辆活动信息及交通状态发送至云端数据库； 基于可通信车辆传输到云端数据库的数据信息，由应用服务器通过预测模型预测交通状态； 应用服务器将交通状态预测结果存储并广播到配备应用程序的车辆上； 构建无冲突的相对路径规划算法，定义编队车辆的冲突类型，基于所述交通状态预测结果，根据车辆的冲突类型采用等待策略或更改路径策略，通过迭代更新分配结果规划无冲突路径，避免潜在碰撞； 构建实时分配的换道算法，以最小化所有车辆的换道总数，针对应用车辆的最佳车道级路径最优问题，确定车辆在特定时间应占用的车道段空间，设定分配协调算法，帮助协调换道； 所述实时分配的换道算法思想为： 根据车辆数量生成目标车道，将车辆逐个分配给目标车道位置； 定义代价函数Li,j，表示车辆i分配给目标j的成本，车辆i分配结果的总成本为Li；成本的设定选择车辆和目标车道之间的欧几里德距离； 以车道变化次数为代价，在道路上生成目标车道后，计算每辆车向每个目标行驶的车道变化数，找到改变车道总数最少的分配结果。

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