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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利面向规模化直播测试的交通流轨迹对齐方法及系统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：CN119516763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411322343.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权面向规模化直播测试的交通流轨迹对齐方法及系统是由曾令秋;钟李;韩庆文;宋新月;叶蕾;戚凌峰设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向规模化直播测试的交通流轨迹对齐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通技术领域，具体公开了一种面向规模化直播测试的交通流轨迹对齐方法及系统，该方法包括步骤：HV实时上传场景信息并形成轨迹数据，同时通过激光雷达拍摄区域交通流信息，得到区域交通流轨迹数据集；使用网络预测模型，预测区域交通流信息所包含车辆的未来位置信息，补齐区域交通流轨迹数据集；对比HV的轨迹数据和激光雷达采集的区域交通流轨迹数据集，识别区域交通流轨迹数据集中的HV轨迹；匹配HV实时上传的轨迹与激光雷达采集的HV轨迹，获取轨迹数据时间差，确定区域交通流所包含车辆的未来直播位置信息，满足直播测试需求。采用本技术方案，获取HV实时轨迹与激光雷达采集轨迹数据的时间差，满足直播测试需求。

本发明授权面向规模化直播测试的交通流轨迹对齐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向规模化直播测试的交通流轨迹对齐方法，其特征在于，包括如下步骤： HV实时上传场景信息并形成轨迹数据，同时通过激光雷达拍摄区域交通流信息，得到区域交通流轨迹数据集； 使用预测网络，预测区域交通流信息所包含车辆的未来位置信息，补齐区域交通流轨迹数据集； 对比HV的轨迹数据和激光雷达采集的区域交通流轨迹数据集，识别区域交通流轨迹数据集中的HV轨迹； 匹配HV实时上传的轨迹与激光雷达采集的HV轨迹，获取轨迹数据时间差； 根据轨迹数据时间差，确定区域交通流所包含车辆的未来直播位置信息，实现道路车辆的路测数据与真实数据进行对齐，满足直播测试需求； HV实时上传场景信息并形成轨迹数据的方法为： 搭载C-V2X模块的HV实时上传当前时刻的场景信息pointHV，场景信息pointHV包括经度、纬度、时间、速度和方向，并存储在一个集合trajectoryHVstartHV,endHV中，形成HV实时轨迹数据，为： pointHVt＝{lont,latt,vt,headingt} trajectoryHVstartHV,endHV＝{pointHVt|t∈[startHV,endHV]} 其中，t表示HV当前传输数据的时间；lont表示t时刻HV的经度；latt表示t时刻HV的纬度；vt表示t时刻HV的速度；headingt表示t时刻HV的方向；startHV和endHV分别表示HV上传数据的开始时间和结束时间； 激光雷达拍摄区域交通流信息，得到区域交通流轨迹数据集的方法为： 激光雷达拍摄t时刻的区域交通流信息pointvidt，遍历激光雷达采集的区域交通流场景信息，排除位于道路轨道之外的无效数据，每辆车的信息使用唯一的车辆ID作为标识，并将区域交通流场景信息存储在集合trajectorysV中，形成区域交通流轨迹数据集： trajectoryvidstartV,endV＝{pointvidtV|tV∈[startV,endV]} trajectorysV ＝{trajectoryvidstartV,endV|vid∈[1,n]} ＝{{pointvidtV}|tV∈[startv,endv],vid∈[1,n]} 其中，tV表示当前雷达采集交通流数据的时间；vid表示当前车辆的ID；表示tV时刻车辆vid的经度；表示tV时刻车辆vid的纬度；表示tV时刻车辆vid的速度；表示tV时刻车辆vid的方向；startv和endv分别表示激光雷达采集数据的开始时间和结束时间；trajectoryvid表示车辆的区域交通流场景信息；n表示当前区域所含车辆的数目； 使用预测网络，预测区域交通流信息所包含车辆的未来位置信息，补齐区域交通流轨迹数据集，具体方法为： 令HV上传数据的时间间隙为ΔtHV，激光雷达采集区域交通流的时间间隙为ΔtV；在激光雷达采集区域所含车辆位置数据中，从当前时刻tcur往前取窗口大小为x个时刻的点，将x个时刻点的经度和纬度作为输入序列输入到预测网络中，记为： 其中，I表示预测网络的输入序列；表示tcur时刻车辆的经度，表示tcur时刻车辆的纬度，表示从当前时刻tcur往前取x个时间间隙的车辆经度，表示从当前时刻tcur往前取x个时间间隙的车辆纬度；tV表示当前雷达采集交通流数据的时间； O表示预测网络的输出序列,为经过计算延迟后区域所含车辆未来y个时刻的经度与纬度，记为： 其中，表示未来tcur+ΔtV时刻车辆的经度，表示未来tcur+ΔtV时刻车辆的纬度，表示未来tcur+yΔtV时刻车辆的经度，表示未来tcur+yΔtV时刻车辆的纬度； 将预测后的点按照车辆vid存储到集合trajectorysV′中，则trajectorysV'为： trajectorysV′ ＝{trajectoryvidtcur-x-1ΔtV,tcur+yΔtV|vid∈[1,n]} ＝{{pointvidt}|t∈[tcur-x-1ΔtV,tcur+yΔtV],vid∈[1,n]} 其中，vid表示当前车辆的ID；n表示当前区域所含车辆的数目；trajectoryvid表示车辆vid的区域交通流场景信息，pointvidt表示激光雷达拍摄t时刻的区域交通流信息； 对比HV的轨迹数据和激光雷达采集的区域交通流轨迹数据集，识别区域交通流轨迹数据集中的HV轨迹，具体步骤如下： trajectorysV′中各车辆含x+y个时刻的数据轨迹，在轨迹trajectoryHVstartHV,endHV中从当前时刻tcur往前取窗口大小为x+y个时刻的点数据形成轨迹trajectoryHV'tcur-x+y-1ΔtHV,tcur，则trajectoryHV'tcur-x+y-1ΔtHV,tcur表示为： trajectoryHV'tcur-x+y-1ΔtHV,tcur＝{pointHVt|t∈[tcur-x+y-1ΔtHV,tcur]} 轨迹trajectoryHV'tcur-x+y-1ΔtHV,tcur与集合trajectorysV′中的车辆r的轨迹trajectoryrtcur-x-1ΔtV,tcur+yΔtV的相似度定义为： 其中，|pointHVi-pointrj|表示pointHVi与pointrj间的欧式距离， 则对 计算出轨迹集合trajectorysV′中所有轨迹与轨迹trajectoryHV'tcur-x+y-1ΔtHV,tcur的相似度,则激光雷达采集交通流轨迹数据集trajectorysV′中与HV上传的实时车辆轨迹trajectoryHV'tcur-x+y-1ΔtHV,tcur相似度最高的那条轨迹的车辆id即为激光雷达采集的HV轨迹的vid，记为DUTvid，则其轨迹为trajectoryDUTvidstartV,endV； 匹配HV实时上传的轨迹与激光雷达采集的HV轨迹，获取轨迹数据时间差的方法为： 用激光雷达采集的HV轨迹trajectoryDUTvidstartV,endV作为参考轨迹，在HV的实时上传轨迹trajectoryHVstartHV,endHV上应用滑动窗口算法，设定滑动窗口大小为z个车辆位置坐标，在轨迹trajectoryDUTvidstartV,endV上从当前时刻tcur往前获取z个点作为参考轨迹段traDUTvidtcur-z-1ΔtV,tcur，表示为： 从实时轨迹trajectoryHVstartHV,endHV当前时刻tcur点往前滑动，划分出轨迹段集合tsHV： 参考轨迹段traDUTvidtcur-z-1ΔtV,tcur与轨迹段集合tsHV中的轨迹段trajectoryHVtk-z-1ΔtHV,tk的相似度定义为： 则对 从trajectoryHVstartHV,endHV当前时刻tcur点往前滑动过程中，相似度一般呈现出先升高后降低的趋势，找到使相似度最高即ftrajectoryHVtk-z-1ΔtHV,tk,traDUTvidtcur-z-1ΔtV,tcur最低的轨迹段trajectoryHVtu-z-1ΔtHV,tu，起始时刻为tu-z-1ΔtHV，终点时刻为tu，为： trajectoryHVtu-z-1ΔtHV,tu ＝{pointHVtu-z-1ΔtHV,…,pointHVtu} 再往前依次滑动一个窗口大小的距离，若这些轨迹段与参考轨迹traDUTvidtcur-z-1ΔtV,tcur的相似度比trajectoryHVtu-z-1ΔtHV,tu与traDUTvidtcur-z-1ΔtV,tcur的相似度低，则认定轨迹trajectoryHVtu-z-1ΔtHV,tu与轨迹traDUTvidtcur-z-1ΔtV,tcur最匹配； 将轨迹段trajectoryHVtu-z-1ΔtHV,tu终点的时间tu与轨迹traDUTvidtcur-z-1ΔtV,tcur终点的时间tcur做差，得到激光雷达采集的区域交通流轨迹数据与HV实时数据之间的时间差Toffset： Toffset＝|tcur-tu|。

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