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龍圖騰網恭喜上海大學申請的專利一種基于推薦算法的自動駕駛可解釋決策方法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：CN119160213B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04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：202411191388.8，技術領域涉及：B60W60/00；該發明授權一種基于推薦算法的自動駕駛可解釋決策方法是由陳思含;史秀鵬設計研發完成，并于2024-08-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于推薦算法的自動駕駛可解釋決策方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于推薦算法的自動駕駛可解釋決策方法，主要涉及推薦算法與自動駕駛領域；包括步驟：S1、對傳感器獲得的交通數據預處理后提取評估指標的替代性指標和駕駛行為特征，并聚類得到標簽；S2、訓練XGBoost模型分析特征重要性，通過遞歸特征消除試驗篩選各個評估指標的關鍵駕駛行為特征并重新訓練模型；S3、對高風險交通數據的關鍵駕駛行為特征，根據歷史數據召回多組的關鍵特征參數組合，聚類形成不同貢獻等級的分組；S4、基于所推薦的關鍵特征參數組合及其性能預測值，進行多目標約束運籌求解；本發明與現有的深度學習算法相比，可解釋性更高，有利于自動駕駛技術的推廣使用。

本發明授權一種基于推薦算法的自動駕駛可解釋決策方法在權利要求書中公布了：1.一種基于推薦算法的自動駕駛可解釋決策方法，其特征在于，包括步驟：S1、對傳感器獲得的交通數據預處理后提取評估指標的替代性指標和駕駛行為特征，并聚類得到標簽；駕駛數據的評估指標為風險、行駛效率、舒適度并提取每個指標的替代性指標和駕駛行為特征，其中，風險的替代性指標定義為碰撞時間、時間綜合碰撞時間、避免碰撞減速度、潛在碰撞指數；行駛效率的替代性指標定義為車頭時距；舒適度的替代性指標定義為加加速度、加速度；碰撞時間的計算公式如下： 其中，xit和vit為時間戳t時刻當前車輛i的位置和速度，Li-1為前車i-1的長度；時間綜合碰撞時間的計算公式如下： 避免碰撞減速度的計算公式如下： 潛在碰撞指數的計算公式如下： 其中，MADR是特定于一組給定的交通和環境屬性α1,α2,…,αn，其取決因素包括路面狀況、車輛重量和制動系統；S2、訓練XGBoost模型分析特征重要性，通過遞歸特征消除試驗篩選各個評估指標的關鍵駕駛行為特征并重新訓練模型；基于步驟S1聚類得到的各個評估指標的標簽，訓練每個評估指標的XGBoost模型，并獲取每個評估指標特征重要度較高的特征；通過遞歸特征消除試驗，逐個消除特征并重新訓練評估模型，確定不同特征輸入的預測性能差異，綜合考慮特征個數與預測性能選擇拐點處的關鍵特征；使用所有關鍵駕駛行為特征重新訓練分別用于風險、行駛效率、舒適度評分的XGBoost模型；S3、對高風險交通數據的關鍵駕駛行為特征，根據歷史數據召回多組的關鍵特征參數組合，聚類形成不同貢獻等級的分組；基于步驟S1評估的風險標簽，調整高風險交通數據的關鍵駕駛行為特征，統計低風險交通數據中關鍵駕駛行為特征的數據分布以限定數據搜索范圍；以低風險交通數據中關鍵駕駛行為特征的數據分布作為召回基礎，通過步驟S2訓練的XGBoost模型預測各種召回參數組合下所對應的性能指標，根據預測的性能指標對關鍵特征參數組合進行篩選和精細排序；通過KMeans聚類算法，對性能指標良好的關鍵特征數據組合進行聚類，形成不同貢獻等級的分組；S4、基于所推薦的關鍵特征參數組合及其性能預測值，進行多目標約束運籌求解；對三個評估指標設置不同的權重系數，定義目標函數和約束條件，在約束條件的框架內運行優化算法以搜索帕累托最優解；目標函數的計算公式如下： 其中,w1,w2,w3分別是風險指標、行駛效率指標、舒適度指標的權重； 其中，xi是二進制決策變量，表示是否選擇第i組參數。

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