吉林大学刘曜旗获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利融合驾驶风格的自动驾驶避险决策权重确定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:CN121626198B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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:202610156274.2,技术领域涉及:B60W60/00;该发明授权融合驾驶风格的自动驾驶避险决策权重确定方法是由刘曜旗;刘亦奇;宋现敏设计研发完成,并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本融合驾驶风格的自动驾驶避险决策权重确定方法在说明书摘要公布了:本发明公开了融合驾驶风格的自动驾驶避险决策权重确定方法,属于自动驾驶技术领域,该方法包括以下步骤:采集驾驶员主观评分数据,定义冲突场景并量化风险等级,对数据归一化后聚类得到三类驾驶风格,构建场景‑风格单元;经模糊矩阵构建与去模糊、AHP主观权重计算及一致性检验、因素相关系数与冲突性指标计算、CRITIC客观权重计算,融合主客观权重,输出匹配场景与驾驶风格的权重映射表,支撑个性化决策。本发明采用上述的融合驾驶风格的自动驾驶避险决策权重确定方法,实现自动驾驶避险决策个性化,兼顾不同交通参与者风险抵御能力,还能按冲突场景与驾驶风格灵活调整权重,提升决策合理性与适配性。
本发明授权融合驾驶风格的自动驾驶避险决策权重确定方法在权利要求书中公布了:1.融合驾驶风格的自动驾驶避险决策权重确定方法,其特征在于,包括以下步骤: S1、通过调查问卷与驾驶模拟器试验结合的方式,采集驾驶员对公平性因素、驾乘人员安全性因素、弱势群体安全性因素的主观判断评分值及两两因素比较的原始评分; 代表第个有效样本的第个影响因素的原始评分;代表第个有效样本的第个影响因素与第个影响因素两两比较的原始评分;代表安全均衡性因素,代表驾乘人员安全性因素,代表弱势群体安全性因素; S2、定义冲突场景,表示为: ; 式中,为冲突对象,为冲突位置,为基于冲突时间量化的风险等级,冲突时间计算公式为: ; 式中,为冲突对象之间的相对距离,为冲突对象之间的相对速度;为冲突时间; 并基于值划分风险等级; S3、基于S1采集的主观判断原始评分,通过归一化将原始评分映射至[0,1]区间,得到归一化评分,计算公式为: ; 式中,为第个有效样本中第个影响因素的归一化评分;为原始评分;为第个因素在所有有效样本的最低原始评分;为第个因素在所有有效样本最高原始评分; S4、基于S3得到的归一化评分构建三维特征向量,采用聚类算法将驾驶员划分为利己型、中立型、利他型三类驾驶风格; S5、基于S2的冲突场景与S4得到的驾驶风格进行组合,构建独立的场景-风格计算单元; S6、针对S5构建的每个场景-风格计算单元,建立包含主观权重、客观权重及权重融合的权重分配模型; S7、基于S1采集的两两因素相对重要性原始比较评分,计算三角模糊数,并构建模糊判断矩阵; S8、采用重心法对S7构建的模糊判断矩阵进行去模糊化处理,得到清晰正互反矩阵,计算公式为: ; 式中,为模糊比较数的下限值;为模糊比较数的中间值;为模糊比较数的上限值;为清晰正互反矩阵的元素; S9、对S8得到的清晰正互反矩阵依次执行列归一化、行和计算及行和向量归一化操作,得到各影响因素的层次分析法的主观权重向量; S10、计算S8中清晰正互反矩阵的最大特征值,并计算一致性指标,公式为: 式中,为判断矩阵的最大特征值;为矩阵的阶数; 并结合平均随机一致性指标得到一致性比率,公式为: ; 式中,为一致性指标;为平均随机一致性指标;为一致性比率; 当时判定矩阵满足一致性要求; S11、基于S3得到的归一化评分,通过皮尔逊相关系数公式计算任意两个影响因素之间的相关系数; S12、基于S11得到的相关系数,计算每个影响因素的冲突性量化指标,计算公式为: ; 式中,为因素间相关系数;为第个影响因素的冲突性量化指标; S13、基于S9得到的主观权重向量与S12得到的冲突性量化指标,计算每个影响因素的综合信息量,公式为: ; 式中,为第个影响因素的综合信息量;为主观权重向量; S14、基于S13得到的综合信息量,计算各影响因素的客观权重向量,公式为: ; 式中,为第个影响因素的客观权重;为影响因素的总数量; S15、基于S9的主观权重向量与S14的客观权重向量,采用加权平均法融合得到综合权重向量 ; 式中,为第个影响因素的综合权重;为融合系数; S16、为S2的冲突场景匹配S4中三类驾驶风格对应的综合权重向量,生成权重映射表,用于自动驾驶车辆的实时决策调用。
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