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龙图腾网获悉宁波均联智行科技股份有限公司申请的专利用于车辆的安全控制方法、电子设备、存储介质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：CN120440057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510962241.2，技术领域涉及：B60W50/023；该发明授权用于车辆的安全控制方法、电子设备、存储介质是由姚振中设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于车辆的安全控制方法、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了用于车辆的安全控制方法、电子设备、存储介质，安全控制方法应用至对象车辆，对象车辆包括主驾驶系统和备用驾驶系统，安全控制方法包括：控制采集模块采集对象车辆行驶过程中的环境数据，并将环境数据传递至监控模块，以使监控模块根据环境数据判断对象车辆是否处于预警状态中；若对象车辆处于预警状态，则控制主驾驶系统进入预切换模式；控制监控模块监测车辆的运行状况，判断主驾驶系统是否发生故障；若是，则判定车辆的控制系统由主驾驶系统切换至备用驾驶系统。本申请解决的技术问题是现有技术中双驾驶系统的决策能力不足，导致主驾驶系统切换至备用驾驶系统时，反应时间较长，在这期间车辆容易发生失控。

本发明授权用于车辆的安全控制方法、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于车辆的安全控制方法，其特征在于，所述安全控制方法应用至对象车辆，所述对象车辆包括主驾驶系统和备用驾驶系统，所述安全控制方法包括： 控制所述对象车辆的采集模块采集所述对象车辆行驶过程中的环境数据，并将所述环境数据传递至监控模块，以使所述监控模块根据所述环境数据判断所述对象车辆是否处于预警状态中； 根据所述环境数据计算所述主驾驶系统的不确定性参数σ和动态不确定性阈值σth，判断所述不确定性参数σ是否大于所述动态不确定性阈值σth； 若是，则判定所述对象车辆处于预警状态； 若否，则判定所述对象车辆由所述主驾驶系统控制行驶； 所述环境数据包括交通密度D、车速变化率V、天气条件T和道路特征W； 所述根据所述环境数据计算所述主驾驶系统的不确定性参数σ和动态不确定性阈值σth，包括： 根据所述主驾驶系统的模型构建映射函数fDNN，通过贝叶斯深度学习技术预测结果的不确定性σ2，并遵循以下公式1-2： 公式1：； 公式2：； 其中，θ表示所述模型的深度神经网络参数，X表示所述采集模块的输入，Y表示控制输出； 根据所述交通密度D、车速变化率V、天气条件T和道路特征W计算环境复杂度C； 根据所述环境复杂度C计算所述动态不确定性阈值σth，并遵循如下公式3： 公式3：； 其中，σbase为基准不确定阈值，用于在简单场景下代替所述动态不确定性阈值σth使用，Phuman为驾驶员接管所述对象车辆的概率，σtotal为多模态融合的总不确定性，k1、k2和α为比例系数； 若所述对象车辆处于预警状态，则控制所述主驾驶系统进入准备由主驾驶系统切换至副驾驶系统的预切换模式； 控制所述监控模块监测所述对象车辆的运行状况，判断所述主驾驶系统是否发生故障； 若是，则控制所述车辆的控制系统由所述主驾驶系统切换至所述备用驾驶系统。

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