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龙图腾网恭喜南京理工大学申请的专利一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度分析方法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：CN114299607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202111517555.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度分析方法是由周竹萍;刘博闻;汤睿尧;栾泊蓉;欧阳墨蓝;刘洋;李卫;胡春钢;欧婉情设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度分析方法，首先根据行人过街历史数据集中的过街特征，通过高斯聚类将过街行为分为不同的习惯类型，利用联合概率分布函数，帮助自动驾驶车辆根据行人当前运动状态获取其未来可能状态集合，并通过GCN图卷积神经网络考虑人车动态时空关系，得到行人未来可能的轨迹集合，最后考虑轨迹碰撞概率与最小会遇距离，利用物元可拓理论进行特征降维，建立危险度函数，实现人车碰撞危险度实时判断。本方法聚焦行人运动状态存在突变的特征，更具体地考虑了人车时空关系对轨迹的影响，通过多指标的融合提升了人车碰撞判断结果的准确性与可信度，进一步提高自动驾驶的智能度、提升乘坐舒适性与安全性。

本发明授权一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自动驾驶汽车的人车碰撞危险度分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取行人过街历史数据集中的过街特征，包括速度、加速度与过街航向角，并运用高斯混合聚类GMM法，构建高斯混合分布函数，表示三种不同的行人过街习惯：步骤1-1、构建概率密度函数： 其中，μ代表3维均值向量，Σ代表由行人的航向角、速度及加速度确定的3*3的协方差矩阵，px代表服从高斯分布的3维样本空间χ中的随机向量χ的概率密度函数；步骤1-2、根据3种行人过街行为习惯确定高斯混合分布函数： 其中，μi与∑i是第i个高斯混合成分的参数，k＝3，αi＞0为相应的混合系数，步骤1-3、利用EM算法获取迭代后的最优高斯分布参数；步骤2、获取自动驾驶车辆前方行人的运动参数，基于行人的运动特征匹配步骤1中确定的相应行人过街习惯；步骤3、以当前行人的真实运动速度、加速度及航向角为中心，以正负σ为取值区间，获取其联合高斯分布中的所有可能速度、加速度及航向角集合及联合概率，并通过均匀重采样获取n3组状态向量集合；步骤4、对车载传感器获取的过街行人运动状态数据、自动驾驶车辆本身的运动状态数据以及行人与车辆对的空间位置关系进行预处理，将预处理后的数据导入到图卷积神经网络GCN模型中，训练GCN模型的结构权重和偏置参数；步骤5、通过训练好的GCN模型预测行人在不同数据组合下的轨迹集合，并确定车辆在保持运动状态不变时的未来轨迹；步骤6、确定行人未来轨迹集合与车辆未来轨迹的碰撞情况与最小会遇距离；步骤7、运用物元可拓理论综合考虑碰撞情况与最小会遇距离，获取人车碰撞危险度。

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