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龙图腾网获悉酷哇科技有限公司;上海酷移机器人有限公司申请的专利面向自动驾驶博弈的交通弱势参与群体自动分流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：CN116244649B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310194244.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权面向自动驾驶博弈的交通弱势参与群体自动分流方法及系统是由廖文龙;王涵昇;何弢;张润玺设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向自动驾驶博弈的交通弱势参与群体自动分流方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向自动驾驶博弈的交通弱势参与群体自动分流方法及系统，包括：步骤S1：通过感知信息获取当前帧所有交通弱势参与群体信息；步骤S2：判断交通弱势参与群体所在车道或者人行横道，对障碍物进行初步分类；步骤S3：对交通弱势参与群体利用规则进行分流方法；步骤S4：构建分流后新的流的属性。本发明对于交通弱势参与群体的行为集群化明显，分流处理可以节约大量关于碰撞判断与轨迹预测等计算资源，合理规避行车风险，增强自动驾驶的稳定性、安全性与舒适性。

本发明授权面向自动驾驶博弈的交通弱势参与群体自动分流方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向自动驾驶博弈的交通弱势参与群体自动分流方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过感知信息获取当前帧所有交通弱势参与群体信息； 步骤S2：判断交通弱势参与群体所在车道或者人行横道，对障碍物进行初步分类； 步骤S3：对交通弱势参与群体利用规则进行分流方法； 步骤S4：构建分流后新的流的属性； 在所述步骤S2中： 步骤S2.1：利用障碍物定位点寻找预设距离之内的所有车道和人行横道 步骤S2.2：通过角度和距离车道或人行横道距离加权计算total_score： l_score=车道类型距离参数交通弱势参与群体距离车道中心线的距离， heading_score=车道类型角度参数^交通弱势参与群体速度方向和车道对应点的朝向夹角PI12， 其中，车道类型角度参数小于1； total_score=minl_score,1.0*minheading_score,1.0； 其中，PI为圆周率，l_score为距离代价，heading_score为角度代价，total_score为总代价； 步骤S2.3：选择total_score最小的车道作为交通弱势参与群体所在车道； 步骤S2.4：利用车道信息，评估出交通弱势参与群体与自车的关系，关系包括平行、逆向和交叉； 在所述步骤S3中： 步骤S3.1：分别针对交通弱势参与群体的类型进行分流； 步骤S3.2：分别针对逆向、交叉和平行将交通弱势参与群体进行分类，不属于逆向、交叉和平行的障碍物加入每一种关系中以逆向、交叉和平行依次进行分流； 步骤S3.3：分流前，先根据交通弱势参与群体根据距离自车的距离进行排序，建立一个新的流，选取自车最近的map上未查找的交通弱势参与群体作为中心； 步骤S3.4：找出距离该中心交通弱势参与群体最近的其他交通弱势参与群体，map上标记为已查找； 步骤S3.5：计算角度参数和距离参数total_score： l_score=交通弱势参与群体类型距离参数中心交通弱势参与群体距离其他交通弱势参与群体的距离， heading_score=交通弱势参与群体类型角度参数^该中心交通弱势参与群体速度方向和其他交通弱势参与群体的速度方向夹角PI12， total_score=minl_score,1.0*minheading_score,1.0； 步骤S3.6：构建障碍物map，利用广度优先遍历的方法遍历所有障碍物； 广度优先搜索指从某一点出发，一次性访问所有未被访问的邻节点，再依次从这些已访问过的邻接点出发，一层一层地访问，广度优先遍历是按照广度优先搜索的方式对图进行遍历； 步骤S3.7：若新的其他交通弱势参与群体评估的total_score小于等于threshold_value，新的其他交通弱势参与群体为中心交通参与者，返回步骤S3.4，继续执行； 其中，threshold_value为设置的超参数； 步骤S3.8：若新的其他交通弱势参与群体评估的total_score大于threshold_value，新的其他交通弱势参与群体不可以做为中心交通参与者，回到步骤S3.3； 所有交通弱势参与群体均遍历完成后结束； 在所述步骤S4中： 步骤S4.1：速度分配：选取距离自车最近的交通弱势参与群体速度，作为整个流的速度； 步骤S4.2：大小分配：将该流对应的所有交通弱势参与群体做最小凸包络线，作为交通弱势参与群体流的占据空间； 步骤S4.3：计算最小包络线与自车之间的距离，若最小包络中包含自车或者距离小于阈值，进行流分割操作； 步骤S4.4：流分割： 以自车为坐标轴中心，选取左侧最近的交通弱势参与群体和右侧出现的交通弱势参与群体位置的均值为分割向量，x左+x右2，y左+y右2； 其中，x左为左侧交通弱势参与者的中心点的x坐标，y左为左侧交通弱势参与者的中心点的y坐标，x右为右侧交通弱势参与者的中心点的x坐标，y右为右侧交通弱势参与者的中心点的y坐标； 将该流中所有交通弱势参与群体对应的向量求出与分割向量的夹角； 角度为正值的分为一组，角度为负值的分为另一组，分割产生两个不同的流。

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