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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利网联环境下基于知觉风险场的车辆行驶状态安全评估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：CN115169908B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210823887.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权网联环境下基于知觉风险场的车辆行驶状态安全评估方法是由李世武;付明昊;孙雅幸;王鑫;邱春香;李鑫;王玮迪设计研发完成，并于2022-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本网联环境下基于知觉风险场的车辆行驶状态安全评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网联环境下基于知觉风险场的车辆行驶状态安全评估方法，属于汽车智能交互及交通安全技术领域，通过云端采集网联区域内车辆运动状态信息，得到每一辆车的历史运动状态及实时运动状态数据；通过对车辆的历史运动状态数据分析处理，得到驾驶人的驾驶风格参数，包括期望车头时距和驾驶人激进度；通过结合驾驶人驾驶风格参数与车辆实时运动状态数据，构建知觉风险场模型；通过知觉风险场模型计算知觉风险场场强，并根据车辆的驾驶场景计算车辆的行车安全因子，最终得到车辆行驶状态安全评价结果。本发明通过考虑不同驾驶人驾驶风格差异，构建网联环境下的知觉风险场模型，可实时监测、量化、评估网联区域内车辆的安全状态。

本发明授权网联环境下基于知觉风险场的车辆行驶状态安全评估方法在权利要求书中公布了：1.网联环境下基于知觉风险场的车辆行驶状态安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤，且以下步骤顺次进行： 步骤S1、网联环境下所有车辆的运动状态信息上传至云端数据库，云端对每辆车存储至少15分钟数据，并实时更新，从而得到每一辆车历史运动状态数据和当前时刻的实时运动状态数据；车辆的运动状态信息包括速度vi、位置xi和加速度ai，i表示车辆的编号； 步骤S2、对步骤S1获得的车辆历史运动状态数据进行处理，进行驾驶风格量化，获得表征车辆驾驶风格的参数，驾驶风格参数包括期望车头时距THWi和驾驶人激进度ki； 步骤S3、根据步骤S2获得的驾驶风格参数以及步骤S1获取到的车辆当前位置、速度和加速度构建知觉风险场模型，并计算车辆i感知到的其周围车辆j对车辆i的知觉风险场强Eji； 其中：车辆i的知觉风险场的轮廓为椭圆，车辆i位于椭圆中心，椭圆长半轴a＝THWi×vi，短半轴b取车道宽度，vi为车辆i当前时刻的车速； 步骤S4、对步骤S3的知觉风险场影响区域进行划分，计算车辆i在车辆j影响下的安全因子Sij； 步骤S5、通过步骤S4获得的安全因子Sij分析车辆j对车辆i的行车安全影响，同时对于车辆i周围的每一辆车重复步骤S3和步骤S4，获得车辆i行驶安全评价结果； 所述步骤S2中期望车头时距THWi和驾驶人激进度ki的计算方法为： 其中，n为云端获取到的车辆i历史运动状态数据的样本数量；THWim为车辆i第m个样本点处的车头时距；THWi为车辆i期望车头时距；xim、vim和aim分别为车辆i第m个样本点处的位置、速度和加速度；为车辆i在第m个样本点处其前车的位置；为车辆i行驶加速度的方差，为车辆i加速度的平均值； 所述步骤S3中车辆i的周围车辆j，定义为车辆i周围100m范围内前、后、左前、右前、左后、右后方的车辆；当知觉风险场内无车辆时，车辆i感知不到行车风险；当知觉风险场内有车辆时，车辆i感知到的其周围车辆j对车辆i的知觉风险场强Eji的计算方法分为以下两个步骤： 步骤S301、将车辆i与车辆j视为点电荷i与点电荷j，点电荷i风险场的轮廓视为椭圆的接地金属外壳，对壳外的电荷具有屏蔽作用，此时静电场强Eji'计算方法为， 其中，k为静电力常量，k＝9.0×109N；qj为点电荷j的电荷量；rij为点电荷i、j的距离；rij0为点电荷i、j连线的延长线与点电荷i对应的椭圆的交点M处的曲率半径，当坐标原点取点电荷i点时，Mx,y满足： 其中，x和y分别为M点的横、纵坐标； 步骤S302、为描述不同驾驶人在相同交通场景下对风险感知的差异，在静电场强Eji'中引入车辆i驾驶人的激进度ki以及车辆j的虚拟电荷量qj；虚拟电荷量qj与车辆i、车辆j质量有关，当车辆j的质量相对于车辆i越大时，虚拟电荷量qj越大，车辆i感知到的车辆j对车辆i的风险Eji越大，具体的，知觉风险场强Eji计算方法为： 其中，rij表示从车辆j车体轮廓对车辆i风险影响最大的点到车辆i车体轮廓的最小距离，qj为车辆j的虚拟电荷量；mi、mj分别为车辆i、车辆j的质量；e为点电荷电荷量，e＝1.60218×10-19C； 所述步骤S4中安全因子Sij的计算过程，具体分为以下步骤进行： 步骤S401、根据车辆i当前的车道偏移量，判断车辆i的驾驶场景，驾驶场景包括跟驰场景与换道场景； 步骤S402、根据步骤S401判断车辆i的驾驶场景，对车辆i知觉风险场内的关注区域划分，分为主要关注区域与次要关注区域两个区域； 步骤S403、根据步骤S402划分的车辆i关注区域以及步骤S3获得的知觉风险场强Eji，计算行车安全因子Sij；具体的，行车安全因子Sij的计算方法为： 所述步骤S5中通过安全因子Sij对车辆i的行车安全评估，具体的分为以下步骤： 步骤S501、根据安全因子Sij判断车辆j对车辆i安全的影响，具体的， Sij∈[-1,1]，用于表征车辆i受车辆j影响下的安全性，Sij越大表示车辆j对车辆i越安全；Sij＝-1表示车辆j与车辆i发生了碰撞，Sij＝1表示对车辆i来说车辆j不构成风险； 步骤S502、对于车辆i周围的每一辆车计算安全因子Sij，找出对车辆i来说最危险车辆的安全因子，输出车辆i的安全评价结果，具体的， Si＝minSij Si∈[-1,1]，用于表示车辆i的行车安全，Si越大表示车辆i越安全，Si＝-1表示车辆i与其他车辆发生了碰撞，Si＝1表示对车辆i来说无行车风险。

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