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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种适用于复杂道路节点的最优交通安全替代指标选取方法及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：CN119152681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411281647.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种适用于复杂道路节点的最优交通安全替代指标选取方法及系统是由邢璐;李喜;裴欣;姚丹亚;李烨;汪智钰设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于复杂道路节点的最优交通安全替代指标选取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于复杂道路节点的最优交通安全替代指标选取方法及系统，所述方法包括：划定复杂道路节点道路区域边界并以坐标的方式存储在数据库；周期性获取节点内所有车辆完整的微观轨迹数据，并进行数据预处理和参数提取；进行节点危险行驶场景的判定和验证得到危险场景数据，并状态划分；构建候选替代指标集合，面向危险场景计算获取各候选替代指标数值；构建替代指标的评价指标集合，面向各候选替代指标计算获取各评价指标数值；计算各候选替代指标与对应最优方案和最劣方案间的距离，选取与最优方案的相对接近度最高的交通安全替代指标作为最优交通安全替代指标。所述方法充分考虑了各指标的特点，避免了单一指标的局限性。

本发明授权一种适用于复杂道路节点的最优交通安全替代指标选取方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于复杂道路节点的最优交通安全替代指标选取方法，其特征在于，包括： S1：划定复杂道路节点道路区域边界，并以坐标的方式存储在数据库； S2：周期性获取复杂道路节点内所有车辆的微观轨迹数据，进行数据预处理得到车辆轨迹数据样本，进一步提取参数； S3：基于车辆轨迹数据样本及提取的参数，进行复杂道路节点危险行驶场景的判定和验证，得到危险场景数据； 其中，危险行驶场景的判定是基于预处理后周期性采集的车辆轨迹数据样本所提取的车辆特征参数，判别样本内各车辆的车头中心点在每一时刻t时与前车车尾中心点之间的瞬时监测距离与本车制动距离之间的大小关系，当时，则判定此时为车的危险行驶场景开始时刻，当小于等于0.5米，则判别为发生碰撞且危险场景结束时刻；共获取个危险行驶场景数据，该危险场景数据为交通安全替代指标的参考集； 其中，为瞬时监测距离，即车辆车头中心点与前车车尾中心点之间的空间距离；为车辆的制动距离，其计算公式如下： ； 式中，t1为驾驶员开始踩下制动踏板到制动开始生效的时间；t2为制动力增加的时间；为汽车制动初速度；为最大制动减速度； 并根据各车辆的车头中心点在每一时刻t时与前车车尾中心点之间的瞬时监测距离的大小，将所有危险场景划分为两个状态：低危状态和高危状态： 低危状态，即各车辆处于的状态，其中，为前车正常行驶时，后车的安全制动距离，其计算公式如下： ； 为前车的速度； 高危状态，即各车辆处于的状态； S4：构建候选交通安全替代指标集合，面向危险场景，计算获取各候选交通安全替代指标数值，并进行低危和高危状态划分； S41.构建候选交通安全替代指标集合，其中，候选交通安全替代指标包括：距离碰撞时间TTC、改进距离碰撞时间MTTC、拓展距离碰撞时间ETTC、干扰碰撞时间TTCD、避免碰撞减速率DRAC、复合指标； S42.面向危险场景参考集，计算获取每一帧各候选交通安全替代指标的具体数值； S43.将各候选交通安全替代指标进行状态划分，状态包括低危状态及高危状态：当各指标的数值处于预设低危状态的阈值范围内时，则划分为低危状态；当各指标的数值处于预设高危状态的阈值范围内时，则划分为高危状态； 其中，复合指标是基于某一车辆在场景中某一时段T=[]内的均值、极值和时刻的瞬时ETTC值构建得到；其中，为危险场景参考集中任意时刻，为预设的时段区间长度，的值每一帧计算一次； 计算每一帧的瞬时值，为任意时刻，并对瞬时值进行预处理：当或时，则设定，为时段T内车辆每一时刻t的的均值；为时段T内车辆的的最小值，为时刻的瞬时ETTC值；、计算公式如下： ； S5：构建交通安全替代指标的评价指标集合，面向各候选交通安全替代指标，计算获取各评价指标数值，其中，评价指标包括准确性、快速性、严重性； S6：根据各评价指标数值，计算各候选交通安全替代指标与对应最优方案和最劣方案间的距离，选取与最优方案的相对接近度最高的交通安全替代指标作为最优交通安全替代指标。

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长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960号；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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