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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真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：CN117971919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410032133.0，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法是由王萍;韩瑜;钱军;刘万泉;胡天江设计研发完成，并于2024-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，该方法包括：根据实际交通场景搭建车载感知信息流程；基于车载感知信息流程，进行仿真模拟并统计感知模块的使用情况，得到统计数据；根据统计数据确定ARIMA模型参数，得到最终模型；基于最终模型对感知模块的使用情况进行预测。通过使用本发明，对感知设备的使用概率进行预测，为自动驾驶车辆感知模块的配比提供参考，解决交通仿真系统中自动驾驶感知模块采集信息冗余的问题。本发明可广泛应用于仿真预测领域。

本发明授权一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时序模型的自主式移动车路感知模块仿真预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据实际交通场景搭建车载感知信息流程； 基于车载感知信息流程，进行仿真模拟并统计感知模块的使用情况，得到统计数据； 根据统计数据确定ARIMA模型参数，得到最终模型； 基于最终模型对感知模块的使用情况进行预测； 所述车载感知信息流程包括启动感知、采集设备判别、设备选择、信息处理和信息存储的过程，所述感知模块包括车载摄像头、激光雷达、超声波雷达和红外探测器； 所述基于车载感知信息流程，进行仿真模拟并统计感知模块的使用情况，得到统计数据这一步骤，其具体包括： 分析车载感知信息流程并对仿真模型进行参数设置； 所述参数包括采集时间、采集天气、采集距离和摄像头视野； 根据车载感知信息流程和所设参数，利用仿真模型中Assembler模块，在相同智能体间隔下，统计感知模块的使用情况，得到统计数据； 所述根据统计数据确定ARIMA模型参数，得到预测模型这一步骤，其具体包括： 将统计数据转换为时间序列数据，得到原始序列； 将原始序列进行d阶差分处理，直至得到平稳序列，确定ARIMA模型的参数d； 基于平稳序列，利用偏自相关系数和自相关系数确定ARIMA模型的参数p和参数q； 根据ARIMA模型的参数d、参数p和参数q，得到最终模型； 最终模型的预测公式表示为： 上式中，c为常数，p分别为自回归系数及其对应的滞后阶数，θi、q分别为移动平均系数及其对应滞后阶数，xt为时间序列，εt是均值为零、方差为σ2的残差序列。

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