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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种混合交通环境下人工驾驶车辆运动状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：CN119832731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411935810.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种混合交通环境下人工驾驶车辆运动状态预测方法是由黄鑫;荆朋豪;李永福设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混合交通环境下人工驾驶车辆运动状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种混行交通环境中人工驾驶车辆状态预测方法，属于智能交通领域。该方法包括：首先对开源车辆轨迹数据集初步处理，计算其速度数据的标准差，并根据标准差进行排序和拼接，保障原始轨迹的两条数据不会出现过度震荡更加符合真实情况。其次，使用卡尔曼滤波消除原始数据由于传感器引起的噪声，提供更加可靠的数据基础。再次，考虑空间间隙和相对速度的估计误差，在IDM跟驰模型的基础上改进得到IDM_EST跟驰模型，反映人工驾驶车辆的行为异质性。最后，利用深度学习算法对智能网联车辆之间的人工驾驶车辆状态信息进行预测。本发明可预测混合交通环境下人工驾驶车辆的数量、位置以及与后方智能网联车辆的速度差、加速度差。

本发明授权一种混合交通环境下人工驾驶车辆运动状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种混合交通环境下人工驾驶车辆运动状态预测方法，所述混合交通环境中包括智能网联车辆和人工驾驶车辆，其特征在于，该方法包括： 构建混合交通环境仿真模型，该模型中智能网联车辆和人工驾驶车辆在道路上稳定行驶，智能网联车辆通过车载传感器获取自身以及相邻车辆的信息； 在混合交通环境仿真模型中，使用引入空间间隙和相对速度估计误差的IDM_SET模型控制跟驰车辆，以提高仿真模型中人工驾驶车辆的异质性； 混合交通环境仿真模型中，领头智能网联车辆按输入的行驶速度数据行驶，后续车辆通过IDM_SET模型控制跟驰；所述领头智能网联车辆获取自身及后方的相邻车辆信息，与所述领头智能网联车辆不相邻的跟驰智能网联车辆获取自身及前方的相邻车辆信息，采用这些车辆信息对人工驾驶车辆状态预测模型进行训练，使所述人工驾驶车辆状态预测模型能够预测领头智能网联车辆与跟驰智能网联车辆之间未感知到的人工驾驶车辆的信息；其中，人工驾驶车辆状态预测模型输出的数据包括，两个不相邻智能网联车辆之间无法感知车辆信息的人工驾驶车辆的数量，以及各无法感知车辆信息的人工驾驶车辆与处于后方的智能网联车辆之间的速度差、加速度差和空间距离； 将训练好的人工驾驶车辆状态预测模型部署到云服务器或智能网联车辆，真实混合交通流中智能网联车辆将获取的自身车辆信息以及感知到的人工驾驶车辆信息输入人工驾驶车辆状态预测模型中，实现对混合交通流中不相邻智能网联车辆之间未知人工驾驶车辆的运动状态的预测； 所述IDM_SET模型表示为： 式中，表示跟驰车辆的加速度，表示最大加速度，表示期望速度；表示安全间隙，表示两车之间的最小间距，表示与前车的时间间距，表示期望减速度；、分别表示车辆与前车的间隙和速度差，表示车辆的速度；和分别表示时刻带有估计误差的空间间隙和速度差，表示时刻车辆带有估计误差的速度，和分别表示间隙和速度的标准差；和分别用于描述相对速度和空间间隙误差的时间演化，表示时间步长，表示相关时间，表示随机数。

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