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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知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：CN121393178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511958510.4，技术领域涉及：G08G1/0967；该发明授权一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知方法是由唐治洪;管欣;李思深;贾鑫;高金鹏;宋益萌;卢萍萍;管人生设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知方法在说明书摘要公布了：本发明适用于智能汽车技术领域，提供了一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知方法，该方法包括：将前方行驶路段统一表征于道路坐标系；分别认知交通标线、交通标志、道路结构所蕴含的交通属性并索引至几何区域；融合多源属性，确定各区域最终的类型、速度限制、边界线类型及驶出方向；基于规则一致性原则将几何区域细分为交通区域，构建结构化环境模型，进而认知各区域的连接关系，并动态融合交通信号灯、交通参与者及障碍物的影响。本发明实现了交通规则语义与道路几何信息的深度融合，创建了以“交通区域”为基本单元的、规则明确、可动态更新的环境模型，显著提升了自动驾驶系统对复杂交通环境理解和决策的准确性与可靠性。

本发明授权一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知方法在权利要求书中公布了：1.一种面向自动驾驶的结构化道路的交通环境认知方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：行驶路段认知，根据当前环境确定认知距离，并基于行程任务将认知距离内的道路序列，包括交叉路口，统一表征为在道路坐标系下的多个单向道路； 步骤2：交通标线认知，解析交通标线，将其认知为对机动车的位置、速度或驶出方向的交通属性，并将所述交通属性索引至其作用的几何区域； 步骤3：交通标志认知，解析交通标志，将其认知为对机动车的位置、速度、尺寸、质量或驶出方向的交通属性，并将所述交通属性索引至其作用的几何区域； 步骤4：道路结构认知，获取前方行驶路段的路网连接关系、车道数量、车道邻接关系及道路类型； 步骤5：交通属性融合，融合步骤2‑步骤4的认知结果，确定各几何区域内的最终交通属性，所述最终交通属性至少包括交通区域类型、速度上限、速度下限、左侧边界线类型、右侧边界线类型及驶出方向； 步骤6：交通区域认知，基于交通属性完全一致的原则，将各几何区域切分为多个交通区域，所述多个交通区域拼接构成前方行驶路段的交通环境模型； 步骤7：连接关系认知，基于所述路网连接关系和车道邻接关系，确定各交通区域的入口连接、出口连接、左侧邻接及右侧邻接关系； 步骤8：交通信号灯认知，识别交通信号灯颜色，并根据所述颜色动态调整相关交通区域的交通区域类型； 步骤9：交通参与者认知，识别交通参与者的类型和状态，并将其索引至所在的交通区域，并根据交通参与者的类型动态调整所在交通区域的交通区域类型； 步骤10：障碍物认知，识别障碍物并将其索引至所在的交通区域； 在所述步骤5中，确定几何区域的交通区域类型的步骤如下： 将相邻两条车道线间的几何区域的交通区域类型设为车道； 依据交通标志内的禁止标志，将对应几何区域的类型更改为通行区； 依据交通标志内的指示标志，若本机动车不符合标志要求的机动车类型，则将该标志作用的几何区域的交通区域类型更改为通行区； 将不具备机动车行驶条件的区域类型定义为禁行区； 将交通法规与其他约束解耦，在行为决策或运动规划之前，对交通法规进行分析，将结构化道路认知为以交通区域为基元表征的交通环境，依据各交通区域的交通属性信息，筛选出合法的交通区域候选集； 将通行区也划入到交通区域候选集内，决策时选择短时地牺牲合法性，换其他价值观的收益，实现驾驶风格为侵略性的驾驶员模型；若是交通区域候选集内只有车道，则实现普通驾驶员模型或驾驶风格为防御性的驾驶员模型。

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