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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测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：CN114898042B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202210549567.9，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测方法是由周竹萍;欧阳墨蓝;汤睿尧;刘洋;李卫设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测方法，属于自动驾驶人车碰撞风险预测领域。基于车载视角数据预测行人多模态轨迹；运用包围盒动态检测算法进行行人轨迹与自车规划路径的相交测试，判别潜在碰撞轨迹；计算潜在碰撞轨迹与无潜在碰撞轨迹下的冲突参数，建立模型量化时空紧迫度，输出行人综合危险度，并根据综合危险度与人车安全距离划分安全行车区域。本发明充分考虑行人所有可能轨迹，改进了现有人车碰撞风险预测考虑因素不全面、评价机制较主观性等局限性，对自动驾驶及复杂交通环境更具适应性。

本发明授权基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空紧迫性的人车碰撞危险态势预测方法，其特征在于，具体步骤为： 步骤1、获取行人运动参数，通过行人决策模型与GRU网络，预测行人多模态轨迹，具体为： 步骤101、通过车载视觉传感器获取周围各行人的位姿信息； 步骤102、使用GRU网络对行人历史位姿信息进行编码，并通过GRU网络提取行人间交互因素，将编码向量输入Softmax函数计算行人不同决策mk的概率Pimk,k＝1,2,3，其中m1为不过街，m2为与车辆行驶方向垂直过街，m3为与车辆行驶方向呈锐角过街； 步骤103、利用GRU解码器生成时刻t'下行人位置的概率分布、行人未来轨迹坐标序列，及运动特征； 步骤104、获取自车按当前轨迹行驶的坐标序列及车辆运动特征； 步骤2、采用包围盒动态检测算法进行行人各预测轨迹与自车规划路径的相交测试，判别潜在碰撞的行人轨迹； 步骤3、分别计算行人在潜在碰撞轨迹运动下以及无潜在碰撞轨迹运动下人车冲突的具体参数； 步骤4、运用超阈值极值的双变量极值理论对潜在碰撞发生的时间紧迫程度进行建模，运用突变理论对碰撞发生的空间紧迫程度进行建模，计算人车碰撞时间紧迫性、空间紧迫性； 步骤5、计算行人的综合危险度，并根据综合危险度与人车安全距离划分安全行车区域。

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