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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导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：CN119202770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411208791.7，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导方法是由庄伟超;郭铭轩;李兵兵;董昊轩;许恩永;殷国栋;张楠;刘志军;高强;王金湘;魏文鹏设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导方法，利用大数据提取技术从多源数据集中提取模型所需车辆运行数据，进而完成数据异常帧辨识、数据清洗和车辆特征扩展，基于运行中断时刻切分构建驾驶行为数据集；采用K‑means算法构建驾驶行为数据集的聚类分析模型，生成高速行驶、舒缓、适中、激进四类驾驶行为簇；面向激进类驾驶行为片段，采用Transformer瞬时燃油消耗率预测模型评估能耗水平，进而建立以能耗最优为目标的动态规划算法模型，完成驾驶行为片段的能耗水平对比与最佳燃油经济性策略规划。本发明依托车联网数据实现驾驶行为类型辨识，针对高能耗驾驶片段提供经济性运行方案，有利于规范驾驶员在途行驶操作，为燃油消耗的优化提供可靠策略。

本发明授权一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导方法在权利要求书中公布了：1.一种重型货车驾驶员行为评估与经济性驾驶引导方法，其特征在于，包括以下步骤： 1多源数据获取：通过GPS模块获取数据包含时间戳、高程、车速，通过CAN总线获取数据包括发动机转速、发动机需求扭矩、档位信息； 2数据清洗与特征扩展：针对运行数据中出现的缺失、噪声错误帧数据实施相应的清洗策略，对不满足连续性条件的运行数据采取插值、滤波预处理措施；进而通过预处理数据获取全路段全时刻的道路坡度特征、车辆加速度与急动度特征； 3驾驶员行为数据集构建：依据停车熄火时长切分行程片段，获取各行程段内车辆运行数据的极值、均值、标准差特征指标，基于主成分分析算法降维提取强相关特征，构成驾驶员行为特征数据集； 4驾驶员行为特征聚类评估：基于K-means算法对片段驾驶行为数据集进行聚类分析，构建高速行驶、舒缓、适中、激进四个聚类中心，进而输出各驾驶行为片段的聚类结果； 5驾驶片段燃油消耗预测：构建基于Transformer的瞬时燃油消耗率预测模型，模型输入选取预处理后的车辆运行特征与扩展道路结构特征，输出各驾驶行为片段的瞬时燃油消耗率水平； 6驾驶片段经济性车速规划：构建以最小化能耗为目标的动态规划求解模型，代价函数选取前述构建的瞬时燃油消耗率预测模型，求解并输出能耗最优的经济性驾驶车速方案； 构建以最小化能耗为目标的动态规划求解模型，基于Bellman最优性原理在每阶段推导求解每步最优车速，进而实现全局问题求解；迭代动态规划为多阶段决策问题。

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