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龍圖騰網(wǎng)獲悉吉林大學申請的專利融合駕駛員能力與自信的車輛通過性風險判定方法及系統(tǒng)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：CN120270256B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12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：202510776059.8，技術(shù)領域涉及：B60W40/08；該發(fā)明授權(quán)融合駕駛員能力與自信的車輛通過性風險判定方法及系統(tǒng)是由丁同強;湯芷;鄭黎黎;段龍梅;張鐵民;陳文昱;楊立成;席建鋒;孟凡運;莊肅嚴;李東恒;張笑晗;嚴文;苗書祺;曹詩雨設計研發(fā)完成，并于2025-06-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本融合駕駛員能力與自信的車輛通過性風險判定方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于道路車輛控制系統(tǒng)領域，涉及融合駕駛員能力與自信的車輛通過性風險判定方法及系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括駕駛行為與環(huán)境數(shù)據(jù)采集模塊、場景匹配模塊、通行能力估計模塊、通行能力評分模塊、駕駛行為特征分析模塊、通行自信度評分模塊、通過性風險計算模塊、數(shù)據(jù)庫；場景匹配模塊，基于歷史通行樣本集與當前通行場景的結(jié)構(gòu)特征進行相似度計算，篩選相似樣本；通行能力估計模塊，將篩選的通行能力與計算的匹配權(quán)重進行加權(quán)融合，得到通行能力估計結(jié)果；通過性風險計算模塊，利用通行能力得分與通行自信度得分對原始基于結(jié)構(gòu)復雜度與車輛性能的通過性風險進行修正。該系統(tǒng)實現(xiàn)對通行風險的個性化、動態(tài)化調(diào)整，提高通過性風險預測的精度。

本發(fā)明授權(quán)融合駕駛員能力與自信的車輛通過性風險判定方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.融合駕駛員能力與自信的車輛通過性風險判定方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1.采集駕駛行為與環(huán)境數(shù)據(jù)； 步驟2.對駕駛員當前通行場景的通行能力進行評估； 根據(jù)采集的環(huán)境數(shù)據(jù)動態(tài)構(gòu)建當前通行場景的結(jié)構(gòu)特征，并將當前通行場景與歷史通行樣本集中的歷史通行場景的結(jié)構(gòu)特征匹配，篩選相似度大于設定閾值的通行場景；之后對篩選的相似度數(shù)據(jù)進行歸一化處理，得到加權(quán)融合所需的匹配權(quán)重向量；最后根據(jù)篩選的歷史通行樣本集中的通行能力向量與計算的匹配權(quán)重向量進行加權(quán)融合，得到當前通行場景下的通行能力估計結(jié)果； 步驟3.計算駕駛員當前通行場景的通行能力得分： 以駕駛員靜態(tài)屬性構(gòu)建基礎能力評分函數(shù)，并結(jié)合當前通行場景下的能力估計結(jié)果與結(jié)構(gòu)特征，利用結(jié)構(gòu)感知邏輯回歸模型預測通行成功概率，最終通行能力評分函數(shù)融合兩部分結(jié)果，輸出駕駛員在當前通行場景下的通行能力得分； 步驟4.根據(jù)采集的駕駛行為數(shù)據(jù)，提取駕駛行為特征指標，所述駕駛行為特征指標包括左右手的四維握力特征向量、微操作行為特征向量、背部姿態(tài)特征向量； 步驟5.基于步驟4提取的駕駛行為特征指標，計算駕駛員當前通行場景的通行自信度得分； 步驟6.融合駕駛員狀態(tài)修正通過性風險： 利用步驟3的通行能力得分與步驟5的通行自信度得分對原始基于結(jié)構(gòu)復雜度與車輛性能的通過性風險進行修正，得到最終通過性風險。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人吉林大學，其通訊地址為：130012 吉林省長春市南關區(qū)人民大街5988號吉林大學南嶺校區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。