山东工程职业技术大学吕媛媛获国家专利权
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龙图腾网获悉山东工程职业技术大学申请的专利基于风险评估的自动驾驶换道决策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:CN120792824B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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:202511277254.2,技术领域涉及:B60W30/18;该发明授权基于风险评估的自动驾驶换道决策方法是由吕媛媛;杜光芹;袁璐;张晓蓉;栾超设计研发完成,并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于风险评估的自动驾驶换道决策方法在说明书摘要公布了:本发明涉及自动驾驶技术领域,公开了基于风险评估的自动驾驶换道决策方法。该方法包括根据车辆周围环境的实时数据,对多维度特征进行融合,生成包含位置、速度及环境信息的时空特征表示,实现对复杂交通环境的全面感知。接着将时空特征表示输入风险评估模型,对换道过程中的异常风险进行概率化建模,输出带置信度的风险特征向量,为决策提供精细化风险参考。随后基于风险特征向量构建风险分布场,并通过序列预测模型预测其传播路径,前瞻性感知风险动态变化。最后针对预测结果,构建自适应决策阈值生成模型,根据实时风险特征向量与多级决策阈值的对比结果,实现精准、灵活的自动驾驶换道决策,提升换道过程的安全性与适应性。
本发明授权基于风险评估的自动驾驶换道决策方法在权利要求书中公布了:1.一种基于风险评估的自动驾驶换道决策方法,包括: 根据车辆周围环境的实时数据,对多维度特征进行融合,生成包含位置、速度及环境信息的时空特征表示,具体包括: 根据多源传感器采集的实时数据,进行时间戳对齐和缺失值填充处理,采用动态时间规整算法消除传感器采样频率差异,得到时间同步的多源数据序列,所述实时数据包括车辆位置、速度及环境数据; 将所述多源数据序列输入特征融合网络,空间维度采用卷积操作捕捉道路结构特征,时间维度采用滑动窗口提取时间序列特征,得到初步时空特征; 对所述初步时空特征,利用注意力机制计算不同传感器数据间的相关性权重,根据权重对特征进行加权融合,突出关键传感器数据的贡献,得到加权时空特征; 将所述加权时空特征输入降维模型,通过非线性变换去除冗余信息,保留关键特征,生成包含位置、速度及环境信息的低维时空特征表示; 将所述时空特征表示输入风险评估模型,对换道过程中的异常风险进行概率化建模,输出带置信度的风险特征向量,具体包括: 将所述时空特征表示输入多层网络,通过非线性变换映射到高维潜在空间,得到深度特征表示; 针对所述深度特征表示,构建概率回归模型,采用核函数组合捕捉驾驶状态的非线性关系和周期性变化,得到概率化特征表示; 根据所述概率化特征表示,计算每个特征点的预测均值和方差,通过推断算法量化模型不确定性,得到带置信区间的概率特征分布; 针对所述概率特征分布,采用距离检测算法计算每个特征点与正常驾驶分布的距离,根据预设置信度阈值筛选异常特征点,生成带置信度的风险特征向量; 根据所述风险特征向量,构建风险分布场,并基于序列预测模型预测风险分布场的传播路径,具体包括: 根据所述风险特征向量,结合道路拓扑信息,将每个风险特征点映射到二维坐标中,采用插值算法对离散风险特征点进行空间插值,生成初步风险分布场; 根据所述初步风险分布场,结合时间维度信息,采用时空插值算法动态修正风险分布场,得到随时间变化的风险分布场; 将所述随时间变化的风险分布场输入序列预测模型,构建道路节点图模型,采用注意力机制捕捉节点间风险传播依赖关系,得到风险传播初始预测; 根据所述风险传播初始预测,结合历史风险传播数据,预测未来时间步长的风险传播路径及扩散趋势,生成动态风险分布场的传播预测结果; 针对风险分布场的预测结果,构建自适应决策阈值生成模型,通过正常驾驶生成器与实时判别器的动态博弈,生成随驾驶状态变化的多级决策阈值,具体包括: 根据历史正常驾驶数据,训练基于生成对抗网络的正常驾驶生成器,生成符合安全驾驶特征的模拟数据; 构建实时判别器,输入风险分布场的预测结果和正常驾驶生成器生成的模拟数据,通过动态博弈学习正常与异常状态边界特征,输出判别结果及其置信度; 根据所述判别结果,采用聚类算法对判别结果进行多级划分,结合风险分布场的动态变化,生成随驾驶状态变化的多级决策阈值,包括低风险阈值、中风险阈值和高风险阈值; 根据实时风险特征向量与多级决策阈值的对比结果,实现自动驾驶换道决策,具体包括: 将所述实时风险特征向量与多级决策阈值进行对比,采用决策模型根据风险特征的置信度和阈值偏离程度,动态调整决策等级; 基于所述决策等级,生成换道指令或维持当前车道指令,实现自动驾驶换道决策。
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