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龙图腾网恭喜厦门理工学院申请的专利一种基于在线学习的车辆驾驶风格自适应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：CN119734718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510254078.4，技术领域涉及：B60W40/09；该发明授权一种基于在线学习的车辆驾驶风格自适应方法是由申水文;王子睿;林勇明;刘显贵;季学武;洪汉池;杜彭涛设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于在线学习的车辆驾驶风格自适应方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于在线学习的车辆驾驶风格自适应方法，该方法包括：在车辆行驶过程中，获取包括当前时刻在内的连续多个时刻的车辆行驶数据；将车辆行驶数据输入到在线训练所得的驾驶风格检测模型，得到驾驶员下一时刻的驾驶风格；基于驾驶风格对车辆进行相应的控制；驾驶风格检测模型的在线训练过程包括：基于车辆行驶数据预测下一时刻的车辆行驶数据预测值，基于车辆行驶数据与车辆行驶数据预测值之间的误差，生成在线反馈策略，并基于在线反馈策略对驾驶风格检测模型进行在线反馈训练。本发明可以动态预测驾驶员的驾驶风格，基于预测出的驾驶风格来对车辆进行自适应调整，实现了“千车千面和千人千面”的目的。

本发明授权一种基于在线学习的车辆驾驶风格自适应方法在权利要求书中公布了：1.一种基于在线学习的车辆驾驶风格自适应方法，其特征在于，所述方法包括： 在车辆行驶过程中，获取包括当前时刻在内的连续多个时刻的车辆行驶数据； 将所述车辆行驶数据输入到在线训练所得的驾驶风格检测模型，得到驾驶员下一时刻的驾驶风格； 基于所述驾驶风格对车辆进行相应的控制； 其中，驾驶风格检测模型的在线训练过程包括：基于所述车辆行驶数据预测下一时刻的车辆行驶数据预测值，基于所述车辆行驶数据与所述车辆行驶数据预测值之间的误差，生成在线反馈策略，并基于所述在线反馈策略对驾驶风格检测模型进行在线反馈训练； 所述驾驶风格检测模型预测驾驶员下一时刻的驾驶风格的过程包括： 基于所述车辆行驶数据生成车辆行驶时序数据，所述车辆行驶时序数据用于表征所述车辆行驶数据的时间序列特征以及上下文关联信息； 基于注意力机制提取所述车辆行驶时序数据中的关键时序数据，以及各条关键时序数据的注意力权重； 将所述关键时序数据转换为时间序列格式的目标时序数据； 基于所述目标时序数据以及各条目标时序数据对应的注意力权重，预测驾驶员下一时刻的驾驶风格； 所述驾驶风格检测模型输出多种类型的驾驶风格，以及每种类型的驾驶风格对应的概率；所述基于所述驾驶风格对车辆进行相应的控制，包括： 接收驾驶员通过油门踏板输入的扭矩请求； 获取各种类型的驾驶风格对应的扭矩变化曲线； 基于各种类型的驾驶风格对应的概率，对各种类型的驾驶风格对应的扭矩变化曲线进行加权求和，得到加权求和后的扭矩变化曲线； 通过所述加权求和后的扭矩变化曲线得到输出扭矩，并通过所述输出扭矩对车辆进行控制。

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