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龙图腾网获悉中国汽车工程研究院股份有限公司;中汽院智能网联科技有限公司;云南交通运输职业学院申请的专利车路协同场景下大规模交通流及路网仿真复现方法与系统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：CN118504268B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202410699892.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权车路协同场景下大规模交通流及路网仿真复现方法与系统是由周金应;刘安民;王红钢;张强;夏芹;张华伟;李清良;周泰立;占泳龙;秦一皓;谯杰;易茂设计研发完成，并于2024-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本车路协同场景下大规模交通流及路网仿真复现方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶仿真技术领域，公开了一种车路协同场景下大规模交通流及路网仿真复现方法与系统，其方法包括以下步骤：步骤1，采集基础数据；步骤2，转换基础数据，并得到目标数据；步骤3，进行道路之间的数据融合和初步筛选；然后，进行异常场景的初步筛选；得到初筛数据；步骤4，基于初筛数据，进行轨迹评估，并筛选出具有优质轨迹的场景数据；步骤5，基于初筛数据，进行碰撞风险评估，得到碰撞风险评级，并筛除无碰撞风险的场景数据；步骤6，进行场景要素识别；步骤7，进行场景分类，并将分类后的场景存入场景库。本发明能够利用真实数据自动完成基于场景的数据处理及分类，能够为交通流及路网仿真复现提供真实的场景数据。

本发明授权车路协同场景下大规模交通流及路网仿真复现方法与系统在权利要求书中公布了：1.车路协同场景下大规模交通流及路网仿真复现方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集基础数据；所述基础数据包括地图数据、轨迹数据和事件数据；步骤2，转换基础数据，并得到目标数据；所述目标数据包括Opendrive数据和Opensenario数据；步骤3，基于目标数据，进行道路之间的数据融合和初步筛选；然后，进行异常场景的初步筛选；得到初筛数据；所述进行异常场景的初步筛选包括：基于交通参与者与地图关系的初步筛选、基于交通参与者的初步筛选、基于交通参与者与其他物体关系的初步筛选；所述基于交通参与者与地图关系的初步筛选包括判断交通参与者的位置，当其位置在地图的外部时，若其处于地图外部的数据数量小于N，则仅筛除其处于地图外部的数据；若其处于地图外部的数据数量大于M，则筛除其所有数据；所述基于交通参与者的初步筛选包括根据交通参与者的位姿、采样点与采样点之间的时间间隔，以及交通参与者的运动学模型综合来判断交通参与者的速度有无异常、交通参与者的位姿有无异常；针对存在异常的数据，则对单个采样点的数据进行直接删除操作；所述基于交通参与者与其他物体关系的初步筛选包括判断在同一时刻，是否出现同一地点存在两个或者以上的交通参与者，若是，则将其中出现的交通参与者的数据提取出来，并进行数据分析，根据数据分析结果选择需保留的交通参与者数据；步骤4，基于初筛数据，进行轨迹评估，并筛选出具有优质轨迹的场景数据；步骤5，基于初筛数据，进行碰撞风险评估，得到碰撞风险评级，并筛除无碰撞风险的场景数据；步骤6，基于初筛数据和步骤4至步骤5的处理结果，进行场景要素识别；所述场景要素包括地图信息、交通参与者行为、交通参与者类型、轨迹质量、碰撞等级和车流量；步骤7，基于初筛数据和步骤6的处理结果，进行场景分类，并将分类后的场景存入场景库；所述场景分类包括一级分类；所述一级分类包括按照预设分类规则进行大类型分类；所述预设分类规则包括：是否有变道操作、是否有匝道、是否经过路口、是否存在临近车辆、交通参与者之间的方位情况、是否有行人参与；所述场景分类还包括二级分类；所述二级分类包括：基于一级分类结果，分别采用一个GRU模型进行二次分类。

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中国汽车工程研究院股份有限公司;中汽院智能网联科技有限公司;云南交通运输职业学院，其通讯地址为：401122 重庆市渝北区北部新区金渝大道9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”。