买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京智能车联产业创新中心有限公司申请的专利用于评估无人配送车运行风险的方法及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：CN119578906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510138176.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权用于评估无人配送车运行风险的方法及系统是由燕翙江;陆志敏;瓮增强;李鑫;刘梦辉;林强;郭胜敏;孙亚夫设计研发完成，并于2025-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于评估无人配送车运行风险的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于评估无人配送车运行风险的方法，该方法包括以下步骤：运行区域划分：将无人配送车的运行区域划分为多个蜂窝状的地块，确保各地块间无重叠且全面覆盖运行区域；关键节点确定；地块拥堵概率计算：对于每个蜂窝地块，计算其内所有关键节点拥堵概率的截尾均值，并从中选取最大值作为该地块的整体拥堵概率；配送资源配置：根据每个蜂窝地块的拥堵概率，确定该地块内无人配送车的适宜投放量以及负责处理潜在事故的安全员人数。本发明能够识别城市交通运行中风险的关键节点，从拥堵和事故两个维度提出无人配送车运行的区域风险评估方法，进而形成无人配送车投放策略约束。

本发明授权用于评估无人配送车运行风险的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于评估无人配送车运行风险的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：运行区域划分：将无人配送车的运行区域划分为多个蜂窝状的地块，确保各地块间无重叠且全面覆盖运行区域；关键节点确定：步骤a：根据静态路网结构，获取并确定每个蜂窝地块内各条道路的属性数据；步骤b：根据动态交通运行特征，评估并确定每个蜂窝地块内各条道路的拥堵概率；步骤c：设定拥堵阈值ρ，将拥堵概率超过该阈值ρ的道路，根据其属性数据进行分类，并按照道路间的拓扑关系将同类道路合并，形成一个或多个关键节点集合；地块拥堵概率计算：对于每个蜂窝地块，计算其内所有关键节点拥堵概率的截尾均值，每个关键节点拥堵概率的截尾均值为关键节点包含路段的拥堵概率的截尾均值，并从所有关键节点的截尾均值中选取最大值作为该地块的整体拥堵概率；配送资源配置：根据每个蜂窝地块的拥堵概率，确定该地块内无人配送车的适宜投放量以及负责处理潜在事故的安全员人数；依据蜂窝地块的拥堵概率确定无人配送车投放量以及安全员人数的步骤，是通过以下微观仿真实验来实现的：蜂窝地块仿真建模：构建反映实际道路网络、交通流量、交通规则特征的蜂窝地块仿真模型；无人配送车技术能力模拟：在仿真模型中，对无人配送车的技术能力进行模拟，技术能力的高低通过设定状态转移概率来调节；无人配送车在遇到风险场景时，根据其技术能力，即状态转移概率，从风险状态转移到正常状态或异常状态，技术能力越高，转向正常状态的概率越大；仿真实验运行：在构建的蜂窝地块仿真模型中，输入交通流量、道路属性，交通信号数据；根据无人配送车的技术能力模拟，运行仿真实验，观察并记录不同拥堵概率下无人配送车的运行效率、事故发生率关键指标；资源配置决策：根据仿真实验的结果，分析不同拥堵概率对无人配送车运行效率和安全性的影响；根据分析结果，确定在不同拥堵概率的蜂窝地块中，无人配送车的适宜投放量以及所需的安全员人数；所述无人配送车技术能力模拟中，状态转移概率是通过以下步骤来确定的：异常场景监测：以无人配送车个体为视角，实时监测其自身运行参数及周围环境中潜在交互的交通参与者运行参数，根据这些参数检测无人配送车是否处于设定的异常场景中，异常场景中的行为数据包括：无人配送车发生突然减速的数据，发生急停的数据，以及发生碰撞的数据；异常状态变量设定：在仿真建模中，测定异常状态下无人配送车的位置坐标x,y、速度v_x,v_y和加速度a_x,a_y作为基础状态变量，形成状态向量St=[xt,yt,v_xt,v_yt,a_xt,a_yt]，其中t表示时刻；扩展异常状态变量：进一步纳入与周边车辆或障碍物的距离d_{front},d_{rear}、所在车道lanet、交通信号及道路属性这些变量，形成扩展的状态向量St=[xt,yt,v_xt,v_yt,a_xt,a_yt,lanet,d_{front}t,d_{rear}t]；异常状态变量离散化：对连续取值的状态变量进行离散化处理，以便于后续的状态转移矩阵构建；状态转移矩阵建立：根据收集到的无人配送车运行参数，构建初步的状态转移概率矩阵元素，并结合无人配送车运动学原理及交通规则，完善状态转移矩阵；迭代计算与矩阵修正：利用建立好的状态转移矩阵，按时间序列进行迭代计算，逐步推导出后续时刻无人配送车的运行状态，将重构出的运行状态作为新的状态转移矩阵元素，重新计算状态转移概率，并不断重复此过程，以修正和优化状态转移矩阵，直至获得稳定且准确的状态转移概率；技术能力模拟：根据修正后的状态转移矩阵，模拟无人配送车在不同技术能力水平下的状态转移概率。

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北京智能车联产业创新中心有限公司，其通讯地址为：100176 北京市大兴区北京经济技术开发区地盛北街1号2号楼4层408室(集群注册)；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”。