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龙图腾网获悉公安部道路交通安全研究中心申请的专利恶劣天气高影响路段风险预测和安全管理方法、装置和设备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：CN116740940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310787614.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权恶劣天气高影响路段风险预测和安全管理方法、装置和设备是由齐晨;孙广林;刘君;柴亚南;柴树山;郑金子;董萌;周志强;徐炅旸;徐鹏飞设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本恶劣天气高影响路段风险预测和安全管理方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及交通安全技术领域，具体公开一种恶劣天气高影响路段风险预测和安全管理方法、装置和设备，该方法包括：通过预设预测模型，预测目标路段的恶劣天气等级；然后基于目标路段的交通管控等级和恶劣天气等级，确定目标路段的恶劣天气下交通管控等级；再基于目标路段在预设时间范围内，恶劣天气下交通管控的启动信息，为目标路段匹配对应的安全提升策略，恶劣天气下交通管控的启动信息包括恶劣天气下交通管控的启动次数和被启动的恶劣天气下交通管控等级。如此，可以实现对恶劣天气高影响路段在恶劣天气下的进行量化预测，以及基于预测等级确定对应的安全提升策略，大大提高了恶劣天气高影响路段在恶劣天气下的交通安全。

本发明授权恶劣天气高影响路段风险预测和安全管理方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种恶劣天气高影响路段风险预测和安全管理方法，其特征在于，包括： 通过预设预测模型，预测目标路段的恶劣天气等级； 基于所述目标路段的交通管控等级和所述恶劣天气等级，确定所述目标路段的恶劣天气下交通管控等级； 基于所述目标路段在预设时间范围内，所述恶劣天气下交通管控的启动信息，为所述目标路段匹配对应的安全提升策略，所述恶劣天气下交通管控的启动信息包括恶劣天气下交通管控的启动次数和被启动的恶劣天气下交通管控等级； 其中，所述预测模型的构建过程包括： 在预设行车动力学软件中构建仿真模型；所述仿真模型包括车辆仿真模型、驾驶人仿真模型和道路仿真模型； 确定目标仿真模型，并输入预设测试参数，得到目标数据；其中，所述预设测试参数种类包括车辆行车速度、道路弯道半径、道路纵坡和道路摩擦系数，所述目标数据包括车辆轮胎相对于道路的侧向力和垂直力； 将所述车辆轮胎相对于道路的侧向力与所述车辆轮胎相对于道路的垂直力的比值作为临界附着系数；其中，所述临界附着系数用于表征车辆发生侧翻的概率，且所述临界附着系数越大，车辆发生侧翻的概率越大，所述临界附着系数越小，车辆发生侧翻的概率越小； 对所述预设测试参数和所述临界附着系数做回归分析，得到用于基于测试参数预测临界附着系数的基础预测模型； 基于所述基础预测模型得到用于预测恶劣天气等级的预测模型； 所述车辆仿真模型的构建包括：在预设行车动力学软件中基于车辆系统参数和车体参数构建所述车辆仿真模型；其中，所述车辆系统参数包括引擎、悬架、转向系、制动系和轮胎信息；所述车体参数包括车辆的质量和尺寸； 所述驾驶人仿真模型的构建包括：在预设行车动力学软件中基于速度控制和方向控制构建所述驾驶人仿真模型；其中，所述速度为定值，所述方向基于道路的跟踪轨迹控制； 所述道路仿真模型的构建包括：在预设行车动力学软件中基于道路平面线性参数、道路纵断面参数和道路横断面参数构建所述道路仿真模型； 所述通过预设预测模型，预测目标路段的恶劣天气等级，包括： 获取目标路段的实时测试参数，并将其输入到所述预测模型中，得到所述目标路段的实时测试参数对应的实时临界附着系数； 基于所述实时临界附着系数，和临界附着系数与侧滑风险的对应关系，得到所述实时临界附着系数对应的实时侧滑风险； 基于所述实时侧滑风险，和侧滑风险与恶劣天气等级的对应关系，得到所述实时侧滑风险对应的恶劣天气等级，并将其确定为所述目标路段的恶劣天气等级。

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