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龙图腾网获悉东南大学申请的专利智能汽车行车风险场大小的量化方法、装置及存储介质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：CN115271315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210616859.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权智能汽车行车风险场大小的量化方法、装置及存储介质是由殷国栋;胡敬宇;耿可可;汪䶮;严永俊;柏硕设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能汽车行车风险场大小的量化方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能汽车行车风险场大小的量化方法、装置及存储介质，其中量化方法包括：获取影响智能汽车行车风险大小的各因素的尺寸信息；以智能汽车、行人、障碍物及车道线的长宽尺寸，构建矩形模型；对矩形模型进行包络优化，得到包络模型；根据包络模型所包络的区域范围，确定复杂多变的交通环境、结构化道路条件下智能汽车行车时所受风险场中各影响因素产生的风险场峰值的范围；根据所确定的风险场峰值的范围，基于社会力思想，构建场强变化的数学模型。本发明根据智能汽车受到的行车风险来源于影响行车安全的各因素之间的关系，提出了一个统一的并能准确反映复杂多变的交通环境下智能汽车行车风险大小的量化方法的数学模型。

本发明授权智能汽车行车风险场大小的量化方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能汽车行车风险大小的量化方法，其特征在于，包括： 1获取影响智能汽车行车风险大小的各因素的尺寸信息，其中影响因素包括智能汽车、障碍物、行人及车道线； 2以智能汽车、行人、障碍物及车道线的长宽尺寸，构建矩形模型；对构建的矩形模型进行包络优化，得到优化后的包络模型； 3根据优化后的包络模型所包络的区域范围，确定复杂多变的交通环境、结构化道路条件下智能汽车行车时所受风险场中各影响因素产生的风险场峰值的范围； 4根据所确定的风险场峰值的范围，基于社会力思想，构建场强变化的数学模型； 所述步骤2中，对构建的矩形模型进行包络优化得到优化后的包络模型的方法是： 21根据矩形模型的长宽尺寸信息及包络的圆形个数，确定包络的圆形半径： 其中，为矩形模型的长；为矩形模型的宽；为包络的圆形个数，≥1； 22根据包络模型中的圆半径及包络圆个数，得到优化后的包络模型； 步骤4中，根据确定的风险场峰值的范围，基于社会力思想，针对自车构建影响因素场强变化的数学模型为：式中，为行车风险场中影响因素场强变化的数学模型；为影响因素产生的行车风险场内任意点和自车的半径和；是行车环境下影响因素产生的行车风险场内任意点到自车的距离；为影响因素产生的风险场范围内任意点与自车和影响因素两点连线方向之间的夹角；为影响因素的场强作用距离敏感系数； 步骤4中，基于建立的数学模型，得到计算优化后的包络模型峰值范围内的峰值大小的量化模型为： 式中，为影响因素在自车行车时产生的行车风险场的场强变化模型；为综合考虑其他各特征因素的峰值大小；为影响因素在自车行车时产生的行车风险场的量化模型。

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