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龙图腾网获悉四川云控交通科技有限责任公司申请的专利一种基于多模态物联感知的公路风险模拟避让系统及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：CN119296376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411474134.7，技术领域涉及：G08G1/16；该发明授权一种基于多模态物联感知的公路风险模拟避让系统及方法是由周正;郭一璇;杨婉澜;杜小敏;邱坤;王鹏;廖艺;王璇;黄永杰;李嘉设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态物联感知的公路风险模拟避让系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态物联感知的公路风险模拟避让系统及方法，属于智慧交通技术领域，其方法包括以下步骤：实时采集当前路段的路况信息以及路段特征参数；筛选出多个监测车辆；提取多个监测车辆的历史驾驶行为数据以及路况特征；构建历史驾驶行为模型，并构建场景模型；提取历史交通路况信息，并通过场景模型提取静态特征数据；构建空间特征矩阵，并构建时空特征矩阵；将空间特征矩阵和时空特征矩阵进行特征加权融合，得到多模型融合评估结果，计算车辆碰撞概率；提示车主避险调整转向，并通过智能避险模块启动辅助转向避让功能。本发明解决了传统的监测功能不能实现风险建模预警和风险避让，以及缺乏多车辆相撞实时预测功能的问题。

本发明授权一种基于多模态物联感知的公路风险模拟避让系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态物联感知的公路风险模拟避让方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过数据监控与采集模块实时采集当前路段的路况信息以及路段特征参数，并存储至数据库中； S2、通过数据分析与处理模块对数据库中的路况信息进行车辆自适应区域选取，筛选出多个监测车辆； S3、提取多个监测车辆的历史驾驶行为数据以及路况特征； S4、基于历史驾驶行为数据以及路况特征，通过监测预警模块构建历史驾驶行为模型，并根据路段特征参数构建场景模型； S5、通过历史驾驶行为数据提取历史交通路况信息，并通过场景模型提取静态特征数据； S6、根据静态特征数据构建空间特征矩阵，并根据历史交通路况信息构建时空特征矩阵； S7、将空间特征矩阵和时空特征矩阵进行特征加权融合，得到多模型融合评估结果，根据多模型融合评估结果得到车辆碰撞概率； S8、将车辆碰撞概率发送至物联网设备以及智慧交通子系统中，提示车主避险调整转向，并通过智能避险模块启动辅助转向避让功能； 其特征在于，所述S7中进行特征加权融合的计算公式为： 其中，表示多模型融合评估结果，即包含道路建筑信息的车辆相撞预测概率，表示矩阵张量积，表示矩阵异或运算，表示激活函数，表示多车辆二维路线交叉预测概率，表示前车相对偏向概率，表示后车相对偏向概率，表示多车辆纵坐标矩阵偏向概率，表示多车辆纵位移矩阵，表示多车辆横坐标矩阵偏向概率，表示多车辆横坐标位移矩阵； 所述多车辆二维路线交叉预测概率中两车辆二维位移碰撞预测概率的计算公式为： 其中，,分别表示车辆1和车辆2位移前的横纵坐标，并且以y轴正方向为前进方向向左，y轴负方向为向右行驶，表示两车横坐标偏差，表示两车纵坐标偏差，表示车辆1预测相撞点的二维横坐标，表示车辆1预测相撞点的二维纵坐标，表示车辆1相撞前的转向半径，表示车辆1预测相撞时的转向半径，表示车辆2相撞前的转向半径，表示车辆2预测相撞时的转向半径，表示车辆1相撞前的移动偏向角，表示车辆2相撞前的移动偏向角，表示车辆1预测相撞时的移动偏向角，表示车辆2预测相撞时的移动偏向角，表示车辆2预测相撞点的二维横坐标，表示车辆2预测相撞点的二维纵坐标； 所述多车辆二维路线交叉预测概率中两车辆在转弯半径公式如下： 其中，表示车辆1相撞前的转向半径，表示车辆1预测相撞时的转向半径，表示车辆2相撞前的转向半径，表示车辆2预测相撞时的转向半径，表示车辆1相撞前的移动偏向角，表示车辆2相撞前的移动偏向角，表示车辆1预测相撞时的移动偏向角，表示车辆2预测相撞时的移动偏向角；转弯半径指汽车行驶过程中，由转向中心到前外转向轮与地面接触点的距离；其原理为车辆前轮轴中心到后轮轴中心的距离除以转弯角度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川云控交通科技有限责任公司，其通讯地址为：610072 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区交子大道333号1栋1单元17层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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