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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于自然驾驶数据的重型工程车驾驶绩效评估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：CN116861212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310784017.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于自然驾驶数据的重型工程车驾驶绩效评估方法是由马永锋;喻铃华;张晨骁;陈淑燕;陆建;胡晓健设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自然驾驶数据的重型工程车驾驶绩效评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自然驾驶数据的重型工程车驾驶绩效评估方法，首先，采集在自然驾驶环境下的车辆运动数据，并进行数据预处理；然后，对不同道路类型下的驾驶行为提取相应的统计特征；其次，以驾驶行为统计指标为基础，进行驾驶表现评估；最后，基于驾驶表现评估结果计算驾驶得分，最终得到驾驶绩效评估体系。本发明成果能够服务于驾驶人驾驶绩效考核和安全教育管理，增强驾驶人道路交通安全意识，减少道路交通事故。

本发明授权一种基于自然驾驶数据的重型工程车驾驶绩效评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自然驾驶数据的重型工程车驾驶绩效评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，采集重型工程车在自然驾驶环境下的车辆运动数据，并对车辆运动数据进行预处理，得到驾驶行为数据； 步骤2，对步骤1得到的驾驶行为数据进行划分，将其划分为城市道路类型下的驾驶行为数据和乡村道路类型下的驾驶行为数据，分别对不同道路类型下的驾驶行为数据提取统计特征，从而得到重型工程车驾驶绩效评估指标； 步骤3，基于步骤2得到的评估指标，将其先后进行相关性分析和主成分分析，对得到的主成分进行聚类，根据聚类结果建立驾驶表现评估模型；具体过程如下： 步骤3.1，对步骤2得到的重型工程车驾驶绩效评估指标进行皮尔逊相关性分析，并进行KMO检验和Bartlett检验，通过主成分分析方法对评估指标进行降维； 步骤3.2，对通过主成分分析方法得到的主成分采用K-means聚类方法聚成三个类别，对三个类别中心点的特征参数进行比较，将特征参数最高的类别标记为激进驾驶表现，特征参数最低的类别标记为谨慎驾驶表现，特征参数处于中间水平的类别标记为正常驾驶表现； 步骤4，根据步骤3建立的驾驶表现评估模型计算驾驶得分，构建重型工程车驾驶绩效评估体系； 所述步骤4中，采用123数字化表征三类驾驶表现，当驾驶表现为激进时驾驶表现评分为1，驾驶表现为正常时驾驶表现评分为2，驾驶表现为谨慎时驾驶表现评分为3，计算驾驶增益率： ， 其中，表示驾驶人在驾驶片段中的驾驶表现评分，表示驾驶人在驾驶片段中的驾驶表现评分，表示驾驶人在驾驶片段的驾驶增益率，代表驾驶人在连续行驶过程中驾驶表现变化的波动； 基于驾驶增益率计算驾驶波动性得分，即驾驶人一段行程内驾驶增益率的样本标准差： ， 其中，表示驾驶增益率的平均值，表示驾驶人在一段行程中的总评估驾驶片段数量。

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