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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于单踏板操作的驾驶意图预测方法、训练方法及判断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：CN121210984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511756004.7，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于单踏板操作的驾驶意图预测方法、训练方法及判断方法是由石琴;滕野;贺泽佳;赵文宇设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单踏板操作的驾驶意图预测方法、训练方法及判断方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电动汽车控制数据处理技术领域，具体为基于单踏板操作的驾驶意图预测方法、训练方法及判断方法。本发明的超参数优化方法以预测准确率为核心构建多目标适应度函数，既锚定驾驶意图识别的核心需求，同时又融合均方误差、宏平均F1分数、类别准确率标准差，避免单一指标导致的不平衡，确保优化方向贴合实际驾驶场景对意图识别的要求，有效的解决了驾驶意图预测模型因采用标准默认超参数或简单手工调参而导致预测性能下降的技术难题。

本发明授权基于单踏板操作的驾驶意图预测方法、训练方法及判断方法在权利要求书中公布了：1.一种驾驶意图预测方法，其通过驾驶意图预测模型预测驾驶员采用单踏板驾驶时的驾驶意图，其特征在于，驾驶意图预测模型超参数优化方法包括：获取驾驶意图预测模型在各超参数组合下的预测准确率，将各预测准确率依次输入适应度函数并通过鹦鹉算法求出最优超参数组合；驾驶意图预测模型通过最优超参数组合的赋值实现超参数更新； 其中，适应度函数为： ； 式中，f表示采用当前超参数组合的鹦鹉的适应度值；Acc表示采用当前超参数组合的驾驶意图预测模型预测正确的比例；MSE表示采用当前超参数组合的驾驶意图预测模型预测结果的均方差；F1表示宏平均F1分数；σc表示采用当前超参数组合的驾驶意图预测模型预测结果的标准差，α、β、γ和η均表示对应的权重系数； 获取单踏板驾驶的实时时序数据，通过窗口滑动提取包含踏板踩踏程度数据与驾驶意图标签的窗口数据；按踏板踩踏程度设置多个跳跃步长，搭建同等数量且独立的LSTM；用各个跳跃步长对窗口数据进行跳跃取值，并输入LSTM以得到单尺度特征，通过注意力机制将同一窗口数据中的全部单尺度特征融合为多尺度特征； 将多尺度特征作为原始特征矩阵输入通过赋予最优超参数组合的驾驶意图预测模型，以预测出驾驶意图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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