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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于线形特征与驾驶风格的匝道车辆排放测算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：CN121030389B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511525994.3，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于线形特征与驾驶风格的匝道车辆排放测算方法是由赖元文;林剑政;王书易;王全德;苏荣霖;缪伟;杨霞;倪连森设计研发完成，并于2025-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于线形特征与驾驶风格的匝道车辆排放测算方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于线形特征与驾驶风格的匝道车辆排放测算方法，基于匝道线形特征设置位置切割点，通过动态聚类算法对车辆通过各位置切割点前的驾驶行为特征进行分路段聚类，完成驾驶风格分类并标记驾驶风格标签；以最小化车辆实际排放数据与原始MOVES模型计算的虚拟排放数据的偏差为目标，构建偏差预测模型，修正原始MOVES模型的输入参数，得到优化后的MOVES模型；构建用于预测车辆下一时间戳目标瞬时速度和目标瞬时加速度的多风格驾驶员模型；构建包含三维线形的仿真场景，调用多风格驾驶员模型生成目标运行工况，将目标运行工况转换为控制信号，模拟车辆在匝道上的真实运行工况；计算得到车辆在匝道行驶过程中的瞬时排放率。

本发明授权基于线形特征与驾驶风格的匝道车辆排放测算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线形特征与驾驶风格的匝道车辆排放测算方法，其特征在于，包括： 获取车辆排放数据、匝道线形特征数据及车辆轨迹数据，提取运动学参数与驾驶行为特征；基于所述匝道线形特征设置位置切割点，通过动态聚类算法对车辆通过各位置切割点前的驾驶行为特征进行分路段聚类，完成驾驶风格分类并标记驾驶风格标签； MOVES模型优化：采用机器学习方法，以最小化车辆实际排放数据与原始MOVES模型计算的虚拟排放数据的偏差为目标，筛选对偏差影响显著的关键参数并构建偏差预测模型，通过所述偏差预测模型修正原始MOVES模型的输入参数，得到优化后的MOVES模型； 多风格驾驶员模型构建：采用机器学习方法，以所述驾驶风格标签、当前车辆状态及匝道线形特征为输入，构建用于预测车辆下一时间戳目标瞬时速度和目标瞬时加速度的多风格驾驶员模型； 基于所述匝道线形特征构建包含三维线形的仿真场景，调用所述多风格驾驶员模型生成目标运行工况，通过逆动力学控制器将所述目标运行工况转换为控制信号，模拟车辆在匝道上的真实运行工况； 将模拟得到的车辆真实运行工况数据输入优化后的MOVES模型，计算得到车辆在匝道行驶过程中的瞬时排放率； 基于所述匝道线形特征构建包含三维线形的仿真场景，具体为：使用车辆动力学仿真软件CarSim生成三维匝道模型；所述逆动力学控制器为自定义PID控制器，初始参数基于经验值设定并允许调整；所述控制信号至少包括油门开度、刹车力度和转向角； 所述转向角通过匝道曲线半径和当前速度vt计算，基于车辆动力学模型的几何约束，计算公式为： ； 式中，L为车辆轴距；R为匝道曲线半径；g为重力加速度；K为车辆的不足转向或过度转向系数。

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