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龙图腾网获悉南京万星汇智能科技有限公司申请的专利一种基于环境复杂度的自动驾驶车辆车速控制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：CN120552916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510967284.X，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于环境复杂度的自动驾驶车辆车速控制方法是由杜欢;魏胤熙;王树祥;朱亚男设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环境复杂度的自动驾驶车辆车速控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于环境复杂度的自动驾驶车辆车速控制方法，所述控制方法以小于50ms的循环周期依次执行以下四个步骤，包括：步骤一、同步采集道路几何形态、交通流密度、可视距离、路面附着状况以及气象数据，利用卡尔曼滤波算法融合得到环境参数向量；步骤二、将其输入双层评估网络，输出四个等级的环境复杂度标签；步骤三、将其输入基于层次自适应复杂度车速控制算法构建的控制模型，生成目标车速；步骤四、若目标车速≥碰撞风险指标，则即时提高环境复杂度等级并返回步骤三重新计算目标车速，直至目标车速＜碰撞风险指标时，输出车速执行指令。本发明显著提高了车辆安全性与行驶效率，保障了自动驾驶系统的稳定性与可靠性。

本发明授权一种基于环境复杂度的自动驾驶车辆车速控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环境复杂度的自动驾驶车辆车速控制方法，其特征在于，所述控制方法以小于50ms的循环周期依次执行以下四个步骤，包括： 步骤一、通过激光雷达、毫米波雷达、摄像头、车路协同通信装置与惯性测量单元同步采集道路几何形态、交通流密度、可视距离、路面附着状况以及气象数据，并在时间域完成对齐后，利用卡尔曼滤波算法融合得到环境参数向量； 所述利用卡尔曼滤波算法融合得到环境参数向量，包括：根据车辆全局定位信息与时间源，对各传感器原始数据逐帧对齐；根据上一个循环周期输出的环境状态与车辆运动状态推算当前环境先验状态；依次引入道路几何、交通流、气象与路面附着四类观测量，采用卡尔曼增益对所述当前环境先验状态进行加权修正；对修正后的状态向量执行离群值剔除与坐标系统一处理，输出包含道路曲率、可用车道数量、车道宽度、交通平均速度、交通密度、最近前车时距、可视距离、路面摩擦等级、路面湿湿度、降水强度、光照亮度、横向风速以及环境温度的环境参数向量； 步骤二、将所述环境参数向量输入由模糊逻辑层与元学习层构成的双层评估网络，先对同一类别的参数进行模糊化，再采用以安全裕度为反馈信号的元策略优化算法对各参数权重进行在线更新，最终输出四个等级的环境复杂度标签，分别表示简单、一般、复杂和高风险四种行驶场景； 将所述环境参数向量输入双层评估网络，输出环境复杂度标签，包括：将道路几何与交通流类观测量作为第一组输入，将气象与路面附着类观测量作为第二组输入，分别进行模糊化处理；以安全裕度作为实时反馈信号，通过元策略优化算法调整两组输入的权重；综合模糊化输出，经权重加权后与预设复杂度分级规则比较，生成环境复杂度标签； 步骤三、将所述环境复杂度标签输入基于层次自适应复杂度车速控制算法构建的控制模型，生成目标车速； 所述步骤三具体包括：选取道路限速与车辆动力学极限车速中的较小值作为基准安全车速；根据所述环境复杂度标签在基准安全车速上乘以对应的缩放比例，其中，简单行驶场景取100%，一般行驶场景取80%，复杂行驶场景取60%，高风险行驶场景取40%；将缩放后的车速输入平滑函数，消除相邻循环周期车速阶跃；在高风险行驶场景下附加制动预加载指令，并输出最终的目标车速； 步骤四、若所述目标车速≥碰撞风险指标，则即时提高环境复杂度等级并返回步骤三重新计算目标车速，直至所述目标车速＜碰撞风险指标时，输出车速执行指令。

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