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龙图腾网获悉中汽数据(天津)有限公司;中汽智联技术有限公司申请的专利一种基于驾驶风格识别的智能车辆匝道汇入控制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：CN119953404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510437872.2，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于驾驶风格识别的智能车辆匝道汇入控制方法是由杜志彬;苑寿同;刘天宇;李志强;于正洋;尹月华;刘平一;周诗妤;吴璟希设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于驾驶风格识别的智能车辆匝道汇入控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于驾驶风格识别的智能车辆匝道汇入控制方法，将不同汇入分区中的人工驾驶车辆的历史运动状态数据在三维坐标系中建立多个离散点，并将多个离散点进行聚类，获得多个聚类集合和多个聚类中心；设置多个聚类集合对应的驾驶风格以及运动控制系数；建立基于运动学的智能车辆运动学模型，根据运动控制系数，对目标函数进行调整，获得运动控制指令，对智能车辆进行运动控制；本发明提高了智能车辆运动控制的准确性，有效避免匝道汇入区车辆碰撞的发生。

本发明授权一种基于驾驶风格识别的智能车辆匝道汇入控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于驾驶风格识别的智能车辆匝道汇入控制方法，其特征在于，所述方法具体包括如下步骤： S1.智能车辆采集汇入区中不同汇入分区内人工驾驶车辆的历史运动状态数据； 每个历史运动状态数据包含：跟车距离、速度、加速度； 所述每个历史运动状态数据对应一个三维坐标系中的离散点； S2.将不同汇入分区中的多个离散点进行高斯混合聚类，获得每个汇入分区中的三个聚类集合和三个聚类中心； 其中，每个聚类集合对应一个驾驶风格； 将每个离散点进行驾驶风格标记； S3.根据每个汇入分区中的三个聚类中心，对汇入分区内的不同聚类集合进行运动控制系数标定，得到针对每个汇入分区内的不同聚类集合对应的运动控制系数； S4.针对每个汇入分区，将该汇入分区对应的三个聚类集合中的每个聚类集合中的离散点按照7:3的比例划分成训练样本和测试样本； 采用训练样本对驾驶风格识别模型进行训练，采用测试样本对所述驾驶风格识别模型进行测试，获得训练完成的驾驶风格识别模型； S5.智能车辆获得当前时刻人工驾驶车辆的运动状态数据，通过驾驶风格识别模型识别当前时刻人工驾驶车辆的驾驶风格； S6.智能车辆根据所述当前时刻人工驾驶车辆的驾驶风格、智能车辆当前所处位置对应的汇入分区、智能车辆当前的驾驶风格，计算获得智能车辆的运动控制指令； S7.智能车辆根据所述运动控制指令控制智能车辆运动； S8.重复执行步骤S5至S7，直至智能车辆驶出所述汇入区； 步骤S6，具体包括： 建立目标函数，通过调整、、使得目标函数最小，得到输出控制向量，作为智能车辆的运动控制指令；其中，为智能车辆当前时刻t的下一时刻的预测输出控制向量； 目标函数具体为： ； 其中，、、为在当前汇入分区内与智能车辆产生汇入冲突的人工驾驶车辆的驾驶风格所对应的聚类集合对应的运动控制系数；为误差权矩阵；和为控制权矩阵；为预测步长；为时刻的智能车辆的参考轨迹状态向量；由智能车辆的运动规划模块输入；为时刻的预测输出智能车辆的轨迹状态向量；为时刻的智能车辆的预测输出控制向量，为时刻的智能车辆的预测输出控制向量； 其中，智能车辆的轨迹状态向量用表示，其数据格式为：； 智能车辆的输出控制向量用表示，其数据格式为：； 其中，为智能车辆在坐标轴X轴方向上的位置坐标，为智能车辆在坐标轴Y轴方向上的位置坐标；为智能车辆的速度；为智能车辆的航向角；是智能车辆的加速度；为智能车辆的前轮转角； ； ； ； 其中，是轨迹状态向量中对应的系数；是轨迹状态向量中对应的系数，是轨迹状态向量中对应的系数，是轨迹状态向量中对应的系数；是输出控制向量中对应的第一系数，是输出控制向量中对应的第一系数；是输出控制向量中对应的第二系数，是输出控制向量中对应的第二系数。

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