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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种智能网联环境下驾驶人换道行为分析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：CN117037541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311010745.1，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种智能网联环境下驾驶人换道行为分析方法是由李志斌;秦思行;王湉湉设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能网联环境下驾驶人换道行为分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能网联环境下驾驶人换道行为分析方法，具体为：步骤1：基于车路协同系统架构，构建三维高精度交通仿真场景，步骤2：基于三维高精度交通仿真场景进行模拟驾驶，得到换道失败场景的相关数据和强制换道场景的相关数据；步骤3：基于步骤2中的换道失败场景的相关数据构建加速失效模型，对换道失败场景下的制动行为进行分析，得到制动行为对换道失败的影响率，并通过物联网环境进行显示，供驾驶人参考；步骤4：基于步骤2中的强制换道场景的相关数据构建超阈值模型，采用该模型对强制换道场景下的碰撞风险进行分析，并将分析结果传送至用户。本发明可以提升智能网联汽车在行驶过程中的行驶效率和安全性。

本发明授权一种智能网联环境下驾驶人换道行为分析方法在权利要求书中公布了：1.一种智能网联环境下驾驶人换道行为分析方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：基于车路协同系统架构，构建三维高精度交通仿真场景； 步骤2：基于三维高精度交通仿真场景进行模拟驾驶，得到模拟驾驶结果；所述模拟驾驶结果包括换道失败场景的相关数据和强制换道场景的相关数据； 步骤3：基于步骤2中的换道失败场景的相关数据构建加速失效模型，对换道失败场景下的制动行为进行分析，得到制动行为对换道失败的影响率，并通过物联网环境进行显示，供驾驶人参考； 步骤4：基于步骤2中的强制换道场景的相关数据构建超阈值模型，采用该模型对强制换道场景下的碰撞风险进行分析，并将分析结果传送至用户； 所述步骤3中的加速失效模型的表达式如下所示： St|X＝S0[tEXPβX] 其中，X表示一组协变量向量，β表示与协变量对应的估计参数向量，βX表示在所有协变量为零时的基准风险函数和基准生存函数，EXP表示指数函数，t表示输入参数的发生时间，S0表示已知的基础生存函数；所述协变量包括第一行驶特征信息，第一驾驶员的特征信息和制动行为；所述第一行驶特征信息包括速度、加速度、车辆坐标、行驶车道和车身角度，所述第一驾驶员的特征信息包括：年龄、性别、驾照类型、驾龄和教育背景；所述制动行为包括初始速度、最低减速时间、平均减速度、最大减速度和减速度变化率； 加速失效模型的生存函数为： 其中，β'i表示行驶特征和驾驶环境回归系数的向量，xiq表示车辆行驶特征和网联驾驶环境的协变量的向量，γ'表示驾驶员特征信息系数回归系数的向量，zi表示驾驶员特征信息的向量； 生存时间的持续时间数据遵循威布尔分布，威布尔分布的生存函数表示如下： St＝EXP{-EXP[-Pβ0+β1X1+…+βnXn]tP} 其中，P表示威布尔分布的尺度参数，Xi为第i个协变量，n为协变量的个数，βi表示协变量的系数也即驾驶员随机参数，βi的表达式如下所示： βi＝μ+ψzi+Γδ 其中，δ表示服从独立标准正态分布的随机误差项，其中Γ是下三角的对称矩阵。

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