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龙图腾网获悉北京智能车联产业创新中心有限公司申请的专利自动驾驶出租车运行风险的评估方法和系统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：CN120071635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510553617.4，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权自动驾驶出租车运行风险的评估方法和系统是由燕翙江;林强设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶出租车运行风险的评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶出租车运行风险的评估方法和系统，涉及智能交通和自动驾驶领域。针对现有技术中动态交通环境适配性不足，空间决策刚性化及车辆运行规律兼容性缺失等问题，本评估方法通过动态划分城市路网为六边形蜂窝单元，根据实时出行需求调整蜂窝半径，并选取关键节点；实时接入车流密度、冲突事件数、通信延迟及环境参数构建关键节点风险指数；采用隐马尔可夫链模型模拟自动驾驶出租车在关键节点的行为响应，定义S1安全状态和S2风险状态，结合Viterbi算法推断隐藏状态概率；最终根据风险指数和状态概率综合判定风险等级。该方法通过多源数据融合、场景化行为建模，实现了自动驾驶出租车运行风险的动态评估与控制。

本发明授权自动驾驶出租车运行风险的评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.自动驾驶出租车运行风险的评估方法，其特征在于，包括： 动态划分城市路网为六边形蜂窝单元，每个蜂窝单元的动态半径Rt根据实时出行需求按公式计算， 其中Rbase为基准半径，Qt为当前时段蜂窝内出行需求密度，Qavg为历史平均需求密度，Qmax与Qmin为需求密度极值，α为调节系数，并且在每一个六边形蜂窝单元中选取关键节点； 实时接入多源交通数据，包括车流密度、冲突事件数、通信延迟数据及环境参数，构建关键节点风险指数NRIj，并通过公式NRIj=ω1×Cj+ω2×Dj+ω3×Aj计算，其中Cj为冲突率，Dj为延误指数，Aj为事故密度，ω1、ω2、ω3为预设权重； 通过隐马尔可夫链模型模拟自动驾驶出租车在关键节点下的行为响应，包括：定义隐藏状态为S1安全状态和S2风险状态；采集出租车目标检测置信度、出租车避障响应时间及出租车V2V通信延迟数据，并将其离散化为观测状态； 其中，根据隐藏状态，构建状态转移概率矩阵P，状态转移概率矩阵P的构建方式为：S1过渡到S1的概率为0.85-0.95，S1过渡到S2的概率为0.05-0.15，S2过渡到S1的概率为0.40-0.60，S2过渡到S2的概率为0.40-0.60；根据观测状态，构建发射概率矩阵E，发射概率矩阵E基于封闭试验场多品牌车辆测试数据构建，其中出租车目标检测置信度≥0.9时发射概率为0.90，出租车避障响应时间≤0.5秒时发射概率为0.85，出租车V2V通信延迟≤50毫秒时发射概率为0.92；利用Viterbi算法，结合状态转移概率矩阵P以及发射概率矩阵E推断当前时刻处于S1安全状态和S2风险状态的各个隐藏状态概率； 根据关键节点风险指数NRIj值和推断得到的隐藏状态概率，综合判定风险等级，输出低、中、高风险预警，并且根据风险等级动态调整路径规划策略。

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