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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种自动驾驶混合交通流车辆跟驰预测方法与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：CN119516774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411616745.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种自动驾驶混合交通流车辆跟驰预测方法与系统是由郑元;李深;左文强;刘擎超;陈志军;谢宸易设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶混合交通流车辆跟驰预测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶混合交通流AV‑MixedTrafficFlow,AV‑MTF车辆跟驰预测方法与系统，设计了AV‑MTF跟驰车辆分类模型、车辆跟驰预测模型，输出的车辆跟驰加速度、速度或轨迹，可以用于车辆跟驰速度异常识别和AV‑MTF环境下车辆的管理与控制。跟驰车辆分类模型用于根据车辆跟驰运动信息判别跟驰车辆类别，车辆跟驰预测模型用于结合车辆类别与车辆运动信息，预测未来一段时间的车辆跟驰加速度、速度或轨迹的序列，异常识别算法在一次性预测加速度或速度序列的基础上通过自适应检测跟驰车辆的预测速度与其实际采集速度的差是否在合理范围来判断车辆异常采集数据。本发明方法简单易行，能够更好的针对AV‑MTF环境进行车辆管理和控制，进而有利于提升道路交通效率和安全。

本发明授权一种自动驾驶混合交通流车辆跟驰预测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶混合交通流车辆跟驰预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取自动驾驶混合交通流AV-MTF中的领航车和跟驰车的运动信息； 2在获取一段时间内的跟驰信息后，根据车辆跟驰运动信息，使用跟驰车辆分类模型判别跟驰车辆类别，其中，车辆类别包括自动驾驶车辆AV和人工驾驶车辆HV；用于判别跟驰车辆类别的特征向量包括多个时刻的领航车速度、跟驰车速度、跟驰车加速度和两车间距；所述跟驰车辆分类模型为基于Attention-LSTM模型的跟驰车辆分类模型，Attention-LSTM模型由多个LSTM单元相连组成，且在模型输出前添加Attention模块；构建方法包括：获取t-T+1时刻到t时刻内T个时间步长的AV-MTF中的领航车和跟驰车的运动信息，其中包括领航车速度vl、跟驰车速度vf、跟驰车加速度af、两车间距Δx和相对速度Δv；基于Attention-LSTM神经网络算法构建跟驰车辆分类模型，从领航车和跟驰车的相关运动信息中选择合适的输入信息，经过模型F1·训练计算后，判别AV-MTF跟驰车辆类别：Ω＝F1I1；式中，选取领航车速度vl、跟驰车速度vf、跟驰车加速度af、两车间距Δx组成跟驰车辆类别的特征向量I1，Ω代表AV-MTF中跟驰车辆的类别，Ω∈{0,1}，其中0代表AV，1代表HV，F1·为Attention-LSTM模型； 3将车辆类别与车辆运动信息结合，作为车辆跟驰预测模型的输入，通过车辆跟驰预测模型输出未来一段时间的预测加速度、速度或轨迹序列；所述车辆跟驰预测模型，用于根据一段时间内车辆运动信息以及跟驰车辆分类模型判别的车辆类别，预测车辆跟驰加速度、速度或轨迹序列； 4基于一次性预测加速度或速度序列，进行车辆异常速度的识别，或者基于车辆跟驰预测模型输出的车辆轨迹进行AV-MTF环境下车辆的管理与控制；在自动驾驶混合交通流跟驰异常速度识别算法中，对比车辆的预测跟驰速度和实际采集速度，并计算两者的误差数值并与设定阈值进行对比，进而实现异常采集数据的识别；其中预测跟驰速度由车辆跟驰预测模型直接预测或者由车辆跟驰预测模型预测的跟驰加速度计算得到。

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