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龙图腾网获悉踏歌智行科技有限公司申请的专利一种基于自适应膨胀的矿用无人运输车辆碰撞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：CN119682740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411759413.8，技术领域涉及：B60W30/095；该发明授权一种基于自适应膨胀的矿用无人运输车辆碰撞预测方法是由夏启;李乐聪;曹国熙;韩蕾;段星集设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应膨胀的矿用无人运输车辆碰撞预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于自适应膨胀的矿用无人运输车辆碰撞预测方法，属于矿用无人运输车辆碰撞预测技术领域，解决了现有技术中准确性不足以及计算复杂度高的问题，包括：步骤S1，数据预处理模块执行数据的采集和预处理，得到行驶场景识别数据集和轨迹预测数据集，并进一步进行归一化和滑动窗口处理，得到行驶场景识别模型训练数据集和轨迹模型训练数据集；步骤S2，轨迹预测模块构建行驶场景识别模型和轨迹预测模型，采用步骤S1中训练数据集完成行驶场景识别模型和轨迹预测模型的训练，执行轨迹预测，得到预测轨迹；步骤S3，碰撞预测模块基于预测轨迹进行碰撞预测判断，得到判断结果并输出。

本发明授权一种基于自适应膨胀的矿用无人运输车辆碰撞预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应膨胀的矿用无人运输车辆碰撞预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，数据预处理模块执行数据的采集和预处理，得到行驶场景识别数据集和轨迹预测数据集，并进一步进行归一化和滑动窗口处理，得到行驶场景识别模型训练数据集和轨迹模型训练数据集； 步骤S2，轨迹预测模块构建行驶场景识别模型和轨迹预测模型，采用步骤S1中训练数据集完成行驶场景识别模型和轨迹预测模型的训练，执行轨迹预测，得到预测轨迹； 步骤S3，碰撞预测模块基于预测轨迹进行碰撞预测判断，得到判断结果并输出； 其中，所述步骤S1具体包括： 步骤S1.1，采集不同矿区不同矿用无人运输车辆的历史行驶传感器数据，对采集的行驶传感器数据进行场景分类并附加分类标签，得到行驶场景识别数据集和轨迹预测数据集； 步骤S1.2，使用卡尔曼滤波对行驶场景识别数据集和轨迹预测数据集进行清洗得到清洗后的行驶场景识别数据集和轨迹预测数据集； 步骤S1.3，对清洗后的行驶场景识别数据集和轨迹预测数据集，选择与轨迹预测相关性高的特征分别进行Z-score归一化，得到归一化后的场景识别数据集和归一化后的轨迹预测数据集，该与轨迹预测相关性高的特征包括9个特征：UTM坐标系下的X坐标，UTM坐标系下的Y坐标，航向角heading，车辆速度V，横摆角速度，纵向加速度，侧向加速度，横向角偏差和航向角偏差； 步骤S1.4，使用滑动窗口的方法分别进一步处理归一化后的场景识别数据集和归一化后的轨迹预测数据集，得到行驶场景识别模型训练数据集和轨迹模型训练数据集； 其中，所述步骤S2具体地包括： 步骤S2.1，构建基于GRU网络的行驶场景识别模型，并对基于GRU网络的行驶场景识别模型进行训练，得到训练后的行驶场景识别模型； 步骤S2.2，基于GA-seq2seqGRU构建轨迹预测模型，并进行训练，其中该轨迹预测模型具有编码-解码结构，其中包括两个独立的GRU网络循环体，其中一个作为编码器，另一个作为解码器； 步骤S2.3，使用GA算法对轨迹预测模型的超参数进行优化，得到优化后的轨迹预测模型； 步骤S2.4，通过训练后的行驶场景识别模型，和训练及优化后的轨迹预测模型，获得预测轨迹； 其中，所述步骤S3具体包括： 步骤S3.1，基于获得的预测轨迹构建车体box； 步骤S3.2，计算膨胀系数expand，以对车体box进行膨胀，得到膨胀后的车体box； 步骤S3.3，基于障碍物的顶点信息构建障碍物box，结合膨胀后的车体box，判断矿用无人运输车辆与障碍物是否存在碰撞趋势，作为判断结果； 步骤S3.4，进行挡墙碰撞预测，判断矿用无人运输车辆与挡墙是否存在碰撞趋势，作为判断结果； 步骤S3.5，将矿用无人运输车辆与障碍物碰撞预测和与挡墙碰撞预测的判断结果进行反馈，并输出给下游的安全模块，用于进行决策判断； 步骤S3.2具体包括： 设置膨胀系数： 其中，W、Wmin和Wmax分别为当前道路宽度、道路宽度最小值及道路宽度最大值；C、Cmin和Cmax为分别为当前道路曲率、道路曲率最小值及道路曲率最大值；a、b为权重系数；r1为宽度的幂指数，r2为曲率的幂指数；k为补偿系数； 加入膨胀系数expand作为比例缩放对转换至车体坐标系中的车体box进行膨胀，得到膨胀后的车体box的角点坐标从而得到膨胀后的车体box； 其中车体box为车体二维矩形盒，障碍物box为障碍物二维矩形盒。

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