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龍圖騰網(wǎng)恭喜南昌智能新能源汽車研究院;同濟大學;江西江鈴集團新能源汽車有限公司申請的專利一種制動意圖識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119884983B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-03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?zhí)?專利號為：202510353334.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2431；該發(fā)明授權(quán)一種制動意圖識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由鄭果文;孔德洋;劉戰(zhàn)平;劉佳欣;羅茶根;丁晨揚設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-03-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種制動意圖識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種制動意圖識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，所述方法包括對行駛數(shù)據(jù)進行預處理與聚類處理，以得到聚類數(shù)據(jù)集；根據(jù)場景參數(shù)將行駛場景數(shù)據(jù)進行分類，以得到分類場景數(shù)據(jù)集；將聚類數(shù)據(jù)集與分類場景數(shù)據(jù)集進行選擇組合，以得到選擇特征集；對最終預測模型進行性能評估，以得到最佳時間步，基于最佳時間步確定對應的特征選擇集并將對應的特征選擇集輸入最終預測模型中進行預測數(shù)據(jù)，以輸出預測制動模式，基于預測制動模式對應的預測制動強度；基于路面限制制動強度與預測制動強度確定最終制動強度，本發(fā)明可增強模型面對復雜駕駛場景下的識別能力以及準確度，同時提升輸出的最終制動強度的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種制動意圖識別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種制動意圖識別方法，其特征在于，包括：獲取車輛在預設(shè)歷史時間段內(nèi)的行駛數(shù)據(jù)，對所述行駛數(shù)據(jù)進行預處理與聚類處理，以得到聚類數(shù)據(jù)集；獲取車輛在預設(shè)歷史時間段內(nèi)的行駛場景數(shù)據(jù)，根據(jù)場景參數(shù)將所述行駛場景數(shù)據(jù)進行分類，以得到分類場景數(shù)據(jù)集；將所述聚類數(shù)據(jù)集與所述分類場景數(shù)據(jù)集進行選擇組合，以得到選擇特征集；獲取訓練數(shù)據(jù)并根據(jù)所述訓練數(shù)據(jù)對預設(shè)預測模型進行訓練，以得到最終預測模型，對所述最終預測模型進行性能評估，以得到最佳時間步，基于所述最佳時間步確定對應的特征選擇集并將對應的特征選擇集輸入所述最終預測模型中進行預測數(shù)據(jù)，以輸出預測制動模式，基于所述預測制動模式確定對應的預測制動強度；基于所述行駛數(shù)據(jù)計算車輛的路面限制制動強度，基于所述路面限制制動強度與所述預測制動強度確定最終制動強度；所述獲取車輛在預設(shè)歷史時間段內(nèi)的行駛場景數(shù)據(jù)，根據(jù)場景參數(shù)將所述行駛場景數(shù)據(jù)進行分類，以得到分類場景數(shù)據(jù)集的步驟包括：獲取車輛在預設(shè)歷史時間段內(nèi)的當前限速、與限速牌的距離、與紅綠燈的距離、下一個紅綠燈的狀態(tài)、上下坡狀態(tài)以及與前車的實時縱向車距，以得到行駛場景數(shù)據(jù)；識別所述行駛場景數(shù)據(jù)的有效性，并根據(jù)所述行駛場景數(shù)據(jù)的有效性以及預設(shè)判斷規(guī)則對所述行駛場景數(shù)據(jù)進行分類，以得到單一場景數(shù)據(jù)，其中，所述預設(shè)判斷規(guī)則為：跟車場景：當實時縱向車距有效時，車輛處于跟車場景；紅綠燈場景：當與紅綠燈的距離、下一個紅綠燈狀態(tài)有效時，車輛處于紅綠燈場景；下坡場景：當上下坡狀態(tài)有效時，車輛處于上下坡場景；限速牌場景：當與限速牌的距離、當前限速有效時，車輛處于限速牌場景；將單一場景數(shù)據(jù)進行組合，以得到分類場景數(shù)據(jù)集，其中，所述分類場景數(shù)據(jù)集包括全場景、限速牌+上下坡+紅綠燈場景、限速牌+上下坡+跟車場景、限速牌+上下坡場景、限速牌場景、上下坡+跟車場景、限速牌+跟車場景、無場景。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南昌智能新能源汽車研究院;同濟大學;江西江鈴集團新能源汽車有限公司，其通訊地址為：330000 江西省南昌市南昌縣迎賓中大道2111號江鈴國際4樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。