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龙图腾网获悉东南大学申请的专利网联环境下融合多源数据的弯道驾驶风险动态预测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：CN116844333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310836933.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权网联环境下融合多源数据的弯道驾驶风险动态预测方法是由马永锋;王帆;邢冠仰;陈淑燕;陆建;胡晓健设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本网联环境下融合多源数据的弯道驾驶风险动态预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种网联环境下融合多源数据的弯道驾驶风险动态预测方法，具体为：步骤1：获取车辆在弯道行驶过程中的多源数据；步骤2：将多源数据按照时间戳进行匹配，并统一记录频率；步骤3：多源数据由时间模式转换为空间模式；以x米为长度，将空间模式下多源数据分成若干个数据点；步骤4：以L为滑动窗口长度，U为滑动步长采用滑动窗口遍历步骤3中的数据点，并记临界横向加速度均值ae；步骤5：以临界横向加速度均值ae为聚类指标，将对弯道驾驶风险进行划分；步骤6：基于驾驶风险等级结果，对车辆的驾驶风险等级进行预测。本发明提升了预测的准确性。

本发明授权网联环境下融合多源数据的弯道驾驶风险动态预测方法在权利要求书中公布了：1.网联环境下融合多源数据的弯道驾驶风险动态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取车辆在弯道行驶过程中的多源数据，所述多源数据包括车辆动力学数据、驾驶人操纵行为、驾驶人生理数据与道路几何线形特征； 步骤2：将多源数据按照时间戳进行匹配，并统一记录频率； 步骤3：将步骤2中按照时间戳进行匹配后的多源数据由时间模式转换为空间模式；以x米为长度，将空间模式下的多源数据分成若干个数据点； 步骤4：以L为滑动窗口长度，U为滑动步长采用滑动窗口遍历步骤3中的数据点；并记录临界横向加速度均值ae； 步骤5：以临界横向加速度均值ae为聚类指标，使用K-means聚类方法，将对弯道驾驶风险进行划分； 步骤6：基于K-means聚类得到的驾驶风险等级结果，使用长短期记忆网络算法对车辆的驾驶风险等级进行预测； 所述步骤4采用如下公式计算临界横向加速度均值ae： 其中，n代表滑动窗口中的数据点的数量；aj为车辆在滑动窗口中的第j个数据点的横向加速度，β为调节参数，at为加速度，at的表达式如下所示： at＝ih+μg 其中，ih为道路横坡度值，μ为道路横向力系数，g为重力加速度。

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