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龍圖騰網(wǎng)獲悉蔚來汽車科技(安徽)有限公司申請的專利目標車輛的換道預測方法及設備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113147766B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110562398.8，技術(shù)領域涉及：B60W30/18；該發(fā)明授權(quán)目標車輛的換道預測方法及設備是由薛若男;林濱濱;周平設計研發(fā)完成，并于2021-05-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本目標車輛的換道預測方法及設備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種針對目標車輛的換道預測方法，所述方法包括：接收所述目標車輛的速度和位置；基于所述目標車輛的速度和位置，利用第一機器學習模型和第二機器學習模型分別獲得所述目標車輛的第一換道概率和第二換道概率；以及根據(jù)所述第一換道概率和所述第二換道概率，確定所述目標車輛的換道可能性，其中，所述第一機器學習模型和所述第二機器學習模型預先經(jīng)過訓練并彼此不同。本發(fā)明還涉及一種針對目標車輛的換道預測設備、計算機存儲介質(zhì)和車輛。

本發(fā)明授權(quán)目標車輛的換道預測方法及設備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種針對目標車輛的換道預測方法，其特征在于，所述方法包括： 接收所述目標車輛的速度和位置； 基于所述目標車輛的速度和位置，利用第一機器學習模型和第二機器學習模型分別獲得所述目標車輛的第一換道概率和第二換道概率；以及 根據(jù)所述第一換道概率和所述第二換道概率，確定所述目標車輛的換道可能性，其中，所述第一機器學習模型和所述第二機器學習模型預先經(jīng)過訓練并彼此不同，其中，所述第一機器學習模型至少以所述目標車輛在車道線坐標系下的橫向距離dy_ccs、所述目標車輛在所述車道線坐標系下的橫向速度vy_ccs為特征參數(shù)進行訓練；所述第二機器學習模型至少以所述目標車輛在本車的車輛坐標系下縱向距離dx、所述目標車輛在車道線坐標系下的橫向距離dy_ccs、所述目標車輛在所述車道線坐標系下的橫向速度vy_ccs和縱向速度vx_ccs為特征參數(shù)進行訓練； 所述第一機器學習模型利用邏輯回歸方法，并采用如下模型來計算所述第一換道概率P1： 其中，fabsx是取絕對值的函數(shù)，flagdir用于定義方向，cntdy_ccs表示所述車輛連續(xù)向左或者連續(xù)向右的幀數(shù)，c1至c5是所述第一機器學習模型經(jīng)訓練后得到的系數(shù)； 所述第二機器學習模型利用支持向量機方法，并采用如下模型來計算所述第二換道概率P2： P2＝e1*dx+e2*dy_ccs+e3*vx_ccs+e4*vy_ccs， 其中，e1至e4是所述第二機器學習模型經(jīng)訓練后得到的系數(shù)。

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