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龍圖騰網恭喜清華大學申請的專利險態工況下多駕駛模式的人體決策行為識別方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118004196B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410137457.0，技術領域涉及：B60W40/09；該發明授權險態工況下多駕駛模式的人體決策行為識別方法和裝置是由聶冰冰;秦德通;何子健;盧天樂;魏新奇;王情帆;周青設計研發完成，并于2024-01-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本險態工況下多駕駛模式的人體決策行為識別方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種險態工況下多駕駛模式的人體決策行為識別方法和裝置。方法包括：獲取用戶的生理測量數據和駕駛偏好信息、以及多個駕駛模式信息，并識別各駕駛模式信息對應的路段環境信息和模擬駕駛策略；基于各模擬駕駛策略和各路段環境信息，通過模擬駕駛設備，分別模擬用戶在險態工況下的每個駕駛模式信息的駕駛決策信息，并針對每個駕駛決策信息，識別駕駛決策信息中的車輛運動信息和用戶反應信息；基于用戶的生理測量數據和駕駛偏好信息、各駕駛決策信息中的車輛運動信息和用戶反應信息，識別用戶在險態工況下的每個駕駛模式信息對應的目標駕駛決策行為分析結果。采用本方法能夠提升對險態工況下的人體決策行為的分析精準度。

本發明授權險態工況下多駕駛模式的人體決策行為識別方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種險態工況下多駕駛模式的人體決策行為識別方法，其特征在于，所述方法包括：獲取用戶的生理測量數據、所述用戶的駕駛偏好信息；采集歷史險態工況場景時的歷史場景數據，并識別每個歷史場景數據中的歷史人車交互信息、每個歷史場景數據的歷史環境信息、以及每個歷史場景數據的歷史險態工況指標信息；所述歷史人車交互信息為所述歷史場景數據中用戶駕駛信息、與車輛自動駕駛信息交互作用的車輛駕駛控制過程信息；所述歷史險態工況指標信息包括險態突發程度對應的險態等級指標、以及險態解決難度對應的險態等級指標；識別每個歷史人車交互信息的人車交互類型，并按照各所述人車交互類型，將各所述歷史場景數據劃分為多個歷史場景數據組；所述人車交互類型為歷史場景數據中用戶駕駛信息、與車輛自動駕駛信息交互作用的類型；針對每個歷史場景數據組，在所述歷史場景數據組中的各歷史場景數據的歷史環境信息中，篩選相同歷史環境信息的數目最多的歷史環境信息，作為所述人車交互類型對應的目標環境信息，并在所述歷史場景數據組中的各歷史場景數據的歷史險態工況指標信息中，識別所述人車交互類型對應的目標險態工況指標信息；所述目標險態指標信息為各所述歷史險態工況指標信息中的每個人車交互類型對應的歷史險態工況指標信息；將每個人車交互類型、每個人車交互類型對應的目標環境信息、以及每個人車交互類型對應的目標險態工況指標信息，作為每個人車交互類型對應的駕駛模式信息；針對每個駕駛模式信息，基于所述駕駛模式信息中的目標環境信息，識別所述駕駛模式信息對應的道路結構信息、所述駕駛模式信息對應的路況信息、以及所述駕駛模式信息對應的天氣照明信息，并將所述道路結構信息、所述路況信息、以及所述天氣照明信息，作為所述駕駛模式信息對應的路段環境信息；基于所述駕駛模式信息的人車交互類型，生成所述用戶的模擬駕駛控制方式，并基于所述駕駛模式信息的目標險態工況指標信息，生成所述駕駛模式信息的險態工況；基于所述路段環境信息、以及所述險態工況，構建虛擬險態交互場景，并將所述虛擬險態交互場景、與所述用戶的模擬駕駛控制方式，作為所述用戶在所述駕駛模式信息對應的模擬駕駛策略；針對每個模擬駕駛策略，通過模擬駕駛設備，模擬所述用戶在所述險態工況下的駕駛過程；采集所述用戶在模擬所述虛擬險態交互場景的模擬駕駛控制方式時的車輛行駛過程信息、所述用戶在模擬所述虛擬險態交互場景的模擬駕駛控制方式時的用戶操作信息、以及所述用戶在模擬所述虛擬險態交互場景的模擬駕駛控制方式時的用戶生理傳感信息；將所述車輛行駛過程、所述用戶操作信息、以及所述用戶生理傳感信息，作為所述模擬駕駛策略對應的駕駛模式信息的駕駛決策信息；針對每個駕駛決策信息，識別所述駕駛決策信息中的車輛運動信息、以及所述駕駛決策信息中的用戶反應信息；基于所述用戶的生理測量數據，識別所述用戶的常態生理信息，并基于所述用戶的駕駛偏好信息，識別所述用戶的常態操作信息；針對每個駕駛決策信息，基于所述駕駛決策信息中的各所述險態工況類型對應的用戶生理信息、以及所述用戶的常態生理信息，識別所述用戶在各所述險態工況類型的生理變化信息，并基于所述駕駛決策信息中的各所述險態工況類型對應的用戶操作信息、以及所述用戶的常態操作信息，識別所述用戶在各所述險態工況類型的操作變化信息；獲取各所述險態工況類型的樣本車輛運動信息，并基于各所述險態工況類型的車輛運動信息、以及各所述險態工況類型的樣本車輛運動信息，分析各所述險態工況類型的車輛運動偏差信息；基于所述用戶在各所述險態工況類型的生理變化信息、所述用戶在各所述險態工況類型的操作變化信息、以及各所述險態工況類型的車輛運動偏差信息，識別所述用戶在險態工況下的所述駕駛模式信息對應的目標駕駛決策行為分析結果。

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