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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种融合环境感知与预测的自动驾驶路径优化控制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：CN120589030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510829849.8，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种融合环境感知与预测的自动驾驶路径优化控制系统是由王铭伟;魏宇江;贺林;石琴设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合环境感知与预测的自动驾驶路径优化控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合环境感知与预测的自动驾驶路径优化控制系统，本发明涉及自动驾驶技术系统领域。该融合环境感知与预测的自动驾驶路径优化控制系统，包括环境感知与数据采集模块、安全距离与变道空间分析模块、刹车情况监测与风险预测模块、安全区域确定与变道轨迹规划模块、变道过程监控与动态调整模块、异常靠拢车辆避让模块；通过图像处理判断刹车情况，能提前预测前车减速风险，增强安全性，统计刹车频率并结合多因素预测刹车几率，使变道风险评估更科学合理；依据风险评估结果规划，并计算具体控制参数，让变道操作更规范可控；采用模型预测控制算法优化输入，提升变道稳定性。异常靠拢车辆避让模块能及时应对突发情况，保障行车安全。

本发明授权一种融合环境感知与预测的自动驾驶路径优化控制系统在权利要求书中公布了：1.一种融合环境感知与预测的自动驾驶路径优化控制系统，其特征在于，设道路长度方向为X方向，道路宽度方向为Y方向，设本车辆为a0，本车辆a0同车道前方车辆为a1，本车辆待变道车道的前方车辆为a2，车辆a2后方车辆为a3，车辆a2前方车辆为a4，车辆a0另一侧车道靠近的车辆为a5，系统包括： 环境感知与数据采集模块：通过车载传感器实时获取本车及周边车辆的位置、速度、加速度信息，利用图像识别算法识别车辆，采用卡尔曼滤波跟踪运动状态，并通过图像处理监测车辆尾灯状态，判断刹车情况；数据获取包括：通过车辆上摄像头或雷达传感器实时获取本车辆a0以及周边车辆a1、a2、a3、a4、a5的位置坐标xi，yi、速度vi、加速度Ai、方向角θi信息，其中i=0，1，2，3，4，5；同时获取本车辆a0的尺寸、车速v0、方向盘角度δ0、变速状态参数，其中，尺寸包括长度L0和宽度W0，变速状态通过加速度A0表示； 安全距离与变道空间分析模块：设定安全距离阈值，建立三维空间模型分析变道空间，计算关键距离并预测前车减速风险； 刹车情况监测与风险预测模块：统计周边车辆刹车次数，计算刹车频率，结合多因素，利用逻辑回归模型预测刹车几率，综合评估变道风险等级；具体包括： 刹车频率计算：统计车辆a1和a2在时间窗口T内的刹车次数Na1和Na2，计算车辆a1和a2的刹车频率和； 刹车几率预测：结合刹车频率fai、车辆速度vi、加速度Ai以及当前车流量F因素，利用逻辑回归模型预测车辆a1和a2在本车辆a0变道过程中刹车的几率Pa1和Pa2； 变道风险评估：根据刹车几率、车辆a2的减速风险以及变道空间分析结果，综合评估变道风险等级R；设风险评估函数为： ； 其中，w1、w2、w3、w4为权重系数，I·为指示函数，当条件满足时取1，否则取0；d24X为车辆a2与其前方车辆a4的X方向距离，为d24X的变化率，vth为速度阈值，Dsafe为安全距离，根据R的值将变道风险划分为低、中、高三个等级； 安全区域确定与变道轨迹规划模块：根据风险评估结果确定安全变道区域，并规划变道轨迹，再具体计算方向盘参数和变速参数用于变道控制； 变道过程监控与动态调整模块：在变道过程中持续收集车辆参数，结合实时环境信息预测变道风险，若风险超过阈值则立即停止变道或调整变道路径，采用模型预测控制算法优化控制输入； 异常靠拢车辆避让模块：实时识别异常靠拢车辆，规划可向另一侧移动的安全范围，采用快速随机搜索树算法规划避让轨迹。

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