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龍圖騰網(wǎng)獲悉長(zhǎng)春工程學(xué)院申請(qǐng)的專利一種多維度細(xì)粒度智能駕駛系統(tǒng)評(píng)估方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119988913B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510473125.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/21；該發(fā)明授權(quán)一種多維度細(xì)粒度智能駕駛系統(tǒng)評(píng)估方法是由田佳航;徐學(xué)東;高青松;楊瑩;楊利民;徐廣彬;董晗;蔡曉龍;蘇文竣;王楠;李慶喜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-16向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種多維度細(xì)粒度智能駕駛系統(tǒng)評(píng)估方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析處理領(lǐng)域，本發(fā)明公開(kāi)了一種多維度細(xì)粒度智能駕駛系統(tǒng)評(píng)估方法；包括：采集智能駕駛過(guò)程中的道路姿態(tài)、環(huán)境數(shù)據(jù)和車輛狀態(tài)參數(shù)，基于認(rèn)知計(jì)算式操作范式樹(shù)動(dòng)態(tài)選擇高速防御、基準(zhǔn)巡航和環(huán)境滲透速三個(gè)駕駛模式，使用漸變狀態(tài)機(jī)進(jìn)行駕駛模式的平滑切換；在多樣化的測(cè)試場(chǎng)景中進(jìn)行駕駛模式的切換，基于每個(gè)切換選擇的駕駛模式，使用多層感知評(píng)估體系進(jìn)行評(píng)判，獲取智能駕駛系統(tǒng)在安全性、效率和舒適性的評(píng)分以及綜合分值；其中，多層感知評(píng)估體系包括立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)多維度進(jìn)行粒度細(xì)化形成多層級(jí)立體表示，通過(guò)節(jié)點(diǎn)擬化和有向邊連接形成一個(gè)完整的立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)智能駕駛系統(tǒng)的多維度細(xì)粒度評(píng)估。

本發(fā)明授權(quán)一種多維度細(xì)粒度智能駕駛系統(tǒng)評(píng)估方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多維度細(xì)粒度智能駕駛系統(tǒng)評(píng)估方法，其特征在于，包括： 采集智能駕駛過(guò)程中的道路姿態(tài)、環(huán)境數(shù)據(jù)和車輛狀態(tài)參數(shù)，基于認(rèn)知計(jì)算式操作范式樹(shù)動(dòng)態(tài)選擇高速防御、基準(zhǔn)巡航和環(huán)境滲透速三個(gè)駕駛模式，使用漸變狀態(tài)機(jī)進(jìn)行駕駛模式的平滑切換； 預(yù)設(shè)多層感知評(píng)估體系，在多樣化的測(cè)試場(chǎng)景中進(jìn)行駕駛模式的切換，基于每個(gè)切換選擇的駕駛模式，使用多層感知評(píng)估體系進(jìn)行評(píng)判，獲取智能駕駛系統(tǒng)在安全性、效率和舒適性的評(píng)分以及綜合分值，并進(jìn)行可視化交互； 其中，多層感知評(píng)估體系包括立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)對(duì)多維度進(jìn)行粒度細(xì)化形成多層級(jí)立體表示，通過(guò)節(jié)點(diǎn)擬化和有向邊連接形成一個(gè)完整的立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)； 對(duì)于立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中任意節(jié)點(diǎn)，使用影響演化傳播機(jī)制進(jìn)行更新，基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)影響演化傳播機(jī)制，并引入能量傳播的飽和效應(yīng)、門控機(jī)制、擴(kuò)散傳播的得分差驅(qū)動(dòng)和能量傳播的阻尼效應(yīng)演化維度間影響相互作用的真實(shí)擴(kuò)散； 所述影響演化傳播機(jī)制基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行設(shè)計(jì)，包括： 對(duì)于立體關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)，在每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)上，根據(jù)有向邊的方向，使用圖注意力網(wǎng)絡(luò)計(jì)算影響者和被影響者對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的注意力權(quán)重，作為有向邊新的屬性值，并加入能量傳播的和飽和效應(yīng)，被影響者對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)接收到的新能量值為所有前驅(qū)節(jié)點(diǎn)的注意力權(quán)重、有向邊的初始屬性值和能量值的加權(quán)和； 在影響傳遞的過(guò)程中，引入門控機(jī)制，用于控制新能量值與當(dāng)前能量值的融合比例，具體方法為，更新門是當(dāng)前能量值和新能量值通過(guò)加權(quán)和后計(jì)算得到的Sigmoid函數(shù)值；候選狀態(tài)為當(dāng)前能量值和新能量值通過(guò)加權(quán)和后計(jì)算得到的雙曲正切函數(shù)值，使用當(dāng)前能量值和候選狀態(tài)的加權(quán)和進(jìn)行節(jié)點(diǎn)能量值更新，權(quán)重由更新門進(jìn)行決定； 在節(jié)點(diǎn)能量值更新的基礎(chǔ)上，引入擴(kuò)散傳播的得分差驅(qū)動(dòng)，包括獲取影響者和被影響者對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的能量值差，將被影響者對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的所有前驅(qū)節(jié)點(diǎn)初始能量值與能量值差加權(quán)求和，然后使用擴(kuò)散系數(shù)進(jìn)行乘積，獲取擴(kuò)散項(xiàng)，使用更新的能量值與擴(kuò)散項(xiàng)累加得到節(jié)點(diǎn)修正后的能量值； 在節(jié)點(diǎn)能量值修正的基礎(chǔ)上，引入能量傳播的阻尼效應(yīng)，包括引入阻尼系數(shù)，將阻尼系數(shù)與1作差獲取絕對(duì)值，對(duì)于當(dāng)前時(shí)間步，則下一時(shí)間步上節(jié)點(diǎn)上能量值的最終狀態(tài)是修正后的能量值與絕對(duì)值的乘積； 所述能量傳播的飽和效應(yīng)包括計(jì)算影響者對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)能量值的Sigmoid函數(shù)值，并映射到（0，1）區(qū)間。

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