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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于四轮转弯半径的神经网络道路障碍物识别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：CN116486376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310452978.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于四轮转弯半径的神经网络道路障碍物识别方法是由孙文财;周宇航;栗权钟;王赢正;于涛槊;冯美轩设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于四轮转弯半径的神经网络道路障碍物识别方法在说明书摘要公布了：一种基于四轮转弯半径的神经网络道路障碍物识别方法属于车辆交通安全技术领域。本发明通过从车辆行驶时的总数据集中分离出车辆绕行运动的数据段，并通过汽车绕行时汽车四轮转弯半径与障碍物尺寸的几何联系以及通过混沌映射自适应鲸鱼算法优化的BP神经网络获得汽车转弯半径之间的相对关系与障碍物长度的内在联系，实现了对障碍物尺寸的准确预测，并通过阈值判断方法，对异常数据进行筛选，有效的减少了误报的出现。通过预测障碍物大小反映出路面的异常情况，减少因路面障碍物而带来的交通安全隐患，具有比较重要的现实意义。该算法结构清晰，并且结果信息的可信度较高且成本较低，可以实现检测道路异常障碍物的目标。

本发明授权一种基于四轮转弯半径的神经网络道路障碍物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于四轮转弯半径的神经网络道路障碍物识别方法，其特征是：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行： 步骤一、使用驾驶模拟器对车辆绕过道路上各尺寸障碍物的情况进行模拟，获得车辆绕过相应障碍物时的车辆运动数据并存入总数据集，所述车辆运动数据包括车速、方向盘转角、横摆角、车辆的左前轮轮速和车辆的右前轮轮速； 步骤二、将方向盘转角满足设定阈值条件的相应车辆运动数据从总数据集中分离出初始车辆进行绕行运动的数据段，从初始车辆进行绕行运动的数据段中排除车辆正常转弯行为的数据段，获得车辆绕行运动的数据段； 步骤三、根据车辆绕行运动的数据段中的车辆车速和方向盘转角对所绕行障碍物的长度与宽度之比估算公式获得障碍物的长度与宽度之比； 步骤四、根据车辆的左前轮轮速和车辆的右前轮轮速获得车辆绕行过程中的四轮的转弯半径； 步骤五、建立混沌映射自适应鲸鱼算法优化的BP神经网络，将车辆的转弯半径之间分别作比，用以描述绕行时四轮转弯半径之间的关系，并作为混沌映射自适应鲸鱼算法优化的BP神经网络的训练集输入层数据，将所设障碍物的长度作为训练集输出层数据，对混沌映射自适应鲸鱼算法优化的BP神经网络进行训练，获得训练后的混沌映射自适应鲸鱼算法优化的BP神经网络； 步骤六、通过车辆的控制系统获得车辆在实际行驶过程中的车辆运动数据并实时传输到控制系统中安装的训练后的混沌映射自适应鲸鱼算法优化的BP神经网络，获得障碍物长度预测值； 通过步骤三中获得的障碍物的长度与宽度之比，再通过获得的障碍物长度预测值，获得障碍物宽度预测值； 将获得的障碍物长度预测值和障碍物宽度预测值上传至与车辆的控制系统通信连接的道路管理部门控制终端； 步骤七、道路管理部门控制终端上设置有障碍物长度阈值、障碍物宽度阈值，道路管理部门控制终端接收到的障碍物长度预测值和障碍物宽度预测值中其中一个大于其相应的阈值时，道路管理部门控制终端判定其为异常数据，剔除由于正常驾驶过程中车辆随机的驾驶参数波动而得到障碍物过小的异常状态； 道路管理部门控制终端上还设置有在设定的时间间隔内同一路段接收到的异常数据的个数阈值，在设定的时间间隔内同一路段接收到的异常数据的个数超过设定的阈值时，判定为障碍物存在，并且将接收到的障碍物长度预测值和障碍物宽度预测值判定为障碍物的估计长度和障碍物的估计宽度。

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