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龍圖騰網(wǎng)恭喜吉林大學(xué)申請(qǐng)的專利一種交通流中駕駛員間交互強(qiáng)度的量化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119682780B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510199421.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B60W50/08；該發(fā)明授權(quán)一種交通流中駕駛員間交互強(qiáng)度的量化方法是由高鎮(zhèn)海;于桐;孫天駿;鄭程元設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-24向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種交通流中駕駛員間交互強(qiáng)度的量化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明適用于自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種交通流中駕駛員間交互強(qiáng)度的量化方法，該方法為理解駕駛員間交互行為提供了可視化方法和量化指標(biāo)。一方面，實(shí)現(xiàn)了以可視化的方式表達(dá)并理解駕駛員間的交互行為，以定量的方式評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛算法在交互過程中的表現(xiàn)，從而以更可信的方式評(píng)估和優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法，進(jìn)而提高人們對(duì)自動(dòng)駕駛的信任感和接受度；另一方面，對(duì)駕駛員間交互行為的量化，能夠揭示人類在推理駕駛交互行為時(shí)所隱含的先驗(yàn)假定，進(jìn)而可應(yīng)用于開發(fā)基于認(rèn)知的智能算法，并用于自動(dòng)駕駛交互行為規(guī)劃的成本函數(shù)開發(fā)等方面，從而促進(jìn)自動(dòng)駕駛車輛更好的理解人類，并推進(jìn)其走入市場(chǎng)化應(yīng)用。

本發(fā)明授權(quán)一種交通流中駕駛員間交互強(qiáng)度的量化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種交通流中駕駛員間交互強(qiáng)度的量化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1：將交通流建模為一個(gè)高階網(wǎng)絡(luò)，并將其作為解釋駕駛員交互的框架，以提供駕駛員交互行為及其交互強(qiáng)度的數(shù)學(xué)定義；步驟2：將駕駛員對(duì)周圍施加的影響建模為駕駛員阻抗場(chǎng)模型，并定義阻抗場(chǎng)的方向、形狀和強(qiáng)度；步驟3：量化駕駛員間交互強(qiáng)度，并進(jìn)行區(qū)間劃分；在所述步驟1中，交通流網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)由個(gè)節(jié)點(diǎn)的集合和條邊的集合所組成的數(shù)學(xué)對(duì)象，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)駕駛員，每條邊代表一個(gè)連通的道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；同處一條邊上的駕駛員會(huì)產(chǎn)生相互作用，他們的駕駛意圖和行為會(huì)彼此影響，駕駛員間的交互行為便是這種相互作用的表征；將第個(gè)駕駛員在某一時(shí)刻對(duì)周圍駕駛員產(chǎn)生的影響記作，駕駛員間相互作用的函數(shù)記為，則上的駕駛員在該時(shí)刻的相互作用強(qiáng)度，也即交互行為強(qiáng)度如式（1）所示： （1）；假設(shè)駕駛員均遵循效用最大化原則規(guī)劃駕駛行為，其回報(bào)函數(shù)為；將道路上當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)記作，則上的第個(gè)駕駛員下一時(shí)刻的交互行為的定義如式（2）所示： （2）；擴(kuò)展到整個(gè)交通流網(wǎng)絡(luò)中，將網(wǎng)絡(luò)的每條邊視作一個(gè)整體，則整個(gè)交通流中的交互行為強(qiáng)度定義如式（3）所示： （3）；綜上，交通流中的駕駛員通過網(wǎng)絡(luò)傳遞自身影響并相互作用，并在此框架下，給出了駕駛員間交互行為和交互強(qiáng)度的數(shù)學(xué)定義；在所述步驟2中，車輛阻抗場(chǎng)模型包括車輛阻抗場(chǎng)的方向、形狀和強(qiáng)度，具體如下：駕駛員阻抗場(chǎng)的方向：駕駛員阻抗場(chǎng)應(yīng)表征該車駕駛員的駕駛意圖，其方向應(yīng)為駕駛員的計(jì)劃行駛方向；對(duì)阻抗場(chǎng)的方向進(jìn)行分類討論：當(dāng)車輛運(yùn)動(dòng)時(shí)，阻抗場(chǎng)的方向應(yīng)指向駕駛員的預(yù)瞄位置；當(dāng)車輛靜止時(shí)，阻抗場(chǎng)的方向應(yīng)指向軌跡終點(diǎn)所在位置；駕駛員阻抗場(chǎng)的方向定義如式（4）所示： （4）； 角以橫軸正方向?yàn)槠鹗歼叄鏁r(shí)針方向?yàn)檎缓头謩e為車輛的橫縱坐標(biāo)，為當(dāng)前時(shí)刻，，為軌跡終點(diǎn)所在時(shí)刻；為預(yù)瞄時(shí)長，在自然駕駛條件下，駕駛員的預(yù)瞄時(shí)間在0.5s到2s之間，此處取為1.5s；為四象限反正切函數(shù)，定義如式（5）所示： （5）；駕駛員阻抗場(chǎng)的形狀：將駕駛員阻抗場(chǎng)的形狀定義為一個(gè)以本車所在位置為上底邊中心，向阻抗場(chǎng)方向發(fā)散的梯形，梯形的上底寬為，腰線長度為，兩腰夾角為，則阻抗場(chǎng)梯形的上底頂點(diǎn)坐標(biāo)如式（6）所示： （6）；定義方向系數(shù)如式（7），若阻抗場(chǎng)方向與坐標(biāo)系橫軸夾銳角，則為1，反之為-1； （7）；推導(dǎo)可得阻抗場(chǎng)梯形的下底頂點(diǎn)坐標(biāo)如式（8）： （8）；駕駛員阻抗場(chǎng)的強(qiáng)度：阻抗場(chǎng)內(nèi)每一點(diǎn)的取值，也即強(qiáng)度，代表車輛對(duì)該點(diǎn)所產(chǎn)生的影響；將駕駛員阻抗場(chǎng)內(nèi)任一點(diǎn)的強(qiáng)度定義如式（9）： （9）；駕駛員阻抗場(chǎng)是交通流中某一車輛或駕駛員的固有屬性，與交通流中的其他駕駛員無關(guān)，將其看作交通流高階網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的固有參數(shù)，只要駕駛員在交通流中駕駛車輛，便會(huì)在其周圍形成駕駛員阻抗場(chǎng)；在所述步驟3中，假設(shè)兩車在某一時(shí)刻存在相互作用，則兩車阻抗場(chǎng)在該時(shí)刻必然存在交集；將處于交集中的兩車阻抗場(chǎng)的各點(diǎn)場(chǎng)強(qiáng)之和分別記為和，如式（10）所示： （10）；那么，兩車間的相互作用即可定義為兩車阻抗場(chǎng)交集中的阻抗場(chǎng)強(qiáng)度之和；將駕駛場(chǎng)景中的特殊情況抽象為兩類，并分別記作特殊算子和特殊算子，分別對(duì)應(yīng)以下兩個(gè)低交互強(qiáng)度的情況：若兩車阻抗場(chǎng)方向近似平行，則說明兩車預(yù)期行駛方向一致，此時(shí)處于跟車或會(huì)車工況，特殊算子取0，如公式（11）所示，式中為判定是否為近似平行的閾值，；若本車阻抗場(chǎng)的底邊完全處于他車的阻抗場(chǎng)中，且本車阻抗場(chǎng)與他車同向，則說明本車完全擋在他車的行進(jìn)方向上，此時(shí)若非并道場(chǎng)景，則特殊算子取0；將是否為并道場(chǎng)景的標(biāo)志位記作，若所處場(chǎng)景為并道場(chǎng)景，則，否則，，則如公式（12）所示： （11）； （12）；綜上，在時(shí)刻，兩車間的相互作用，也即交互強(qiáng)度定義如式（13）所示： （13）。

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