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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種自動駕駛混合交通流車輛跟馳預測方法與系統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：CN119516774B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202411616745.0，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種自動駕駛混合交通流車輛跟馳預測方法與系統是由鄭元;李深;左文強;劉擎超;陳志軍;謝宸易設計研發完成，并于2024-11-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種自動駕駛混合交通流車輛跟馳預測方法與系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種自動駕駛混合交通流AV?MixedTrafficFlow,AV?MTF車輛跟馳預測方法與系統，設計了AV?MTF跟馳車輛分類模型、車輛跟馳預測模型，輸出的車輛跟馳加速度、速度或軌跡，可以用于車輛跟馳速度異常識別和AV?MTF環境下車輛的管理與控制。跟馳車輛分類模型用于根據車輛跟馳運動信息判別跟馳車輛類別，車輛跟馳預測模型用于結合車輛類別與車輛運動信息，預測未來一段時間的車輛跟馳加速度、速度或軌跡的序列，異常識別算法在一次性預測加速度或速度序列的基礎上通過自適應檢測跟馳車輛的預測速度與其實際采集速度的差是否在合理范圍來判斷車輛異常采集數據。本發明方法簡單易行，能夠更好的針對AV?MTF環境進行車輛管理和控制，進而有利于提升道路交通效率和安全。

本發明授權一種自動駕駛混合交通流車輛跟馳預測方法與系統在權利要求書中公布了：1.一種自動駕駛混合交通流車輛跟馳預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 1獲取自動駕駛混合交通流AV-MTF中的領航車和跟馳車的運動信息； 2在獲取一段時間內的跟馳信息后，根據車輛跟馳運動信息，使用跟馳車輛分類模型判別跟馳車輛類別，其中，車輛類別包括自動駕駛車輛AV和人工駕駛車輛HV；用于判別跟馳車輛類別的特征向量包括多個時刻的領航車速度、跟馳車速度、跟馳車加速度和兩車間距；所述跟馳車輛分類模型為基于Attention-LSTM模型的跟馳車輛分類模型，Attention-LSTM模型由多個LSTM單元相連組成，且在模型輸出前添加Attention模塊；構建方法包括：獲取t-T+1時刻到t時刻內T個時間步長的AV-MTF中的領航車和跟馳車的運動信息，其中包括領航車速度vl、跟馳車速度vf、跟馳車加速度af、兩車間距Δx和相對速度Δv；基于Attention-LSTM神經網絡算法構建跟馳車輛分類模型，從領航車和跟馳車的相關運動信息中選擇合適的輸入信息，經過模型F1·訓練計算后，判別AV-MTF跟馳車輛類別：Ω＝F1I1；式中，選取領航車速度vl、跟馳車速度vf、跟馳車加速度af、兩車間距Δx組成跟馳車輛類別的特征向量I1，Ω代表AV-MTF中跟馳車輛的類別，Ω∈{0,1}，其中0代表AV，1代表HV，F1·為Attention-LSTM模型； 3將車輛類別與車輛運動信息結合，作為車輛跟馳預測模型的輸入，通過車輛跟馳預測模型輸出未來一段時間的預測加速度、速度或軌跡序列；所述車輛跟馳預測模型，用于根據一段時間內車輛運動信息以及跟馳車輛分類模型判別的車輛類別，預測車輛跟馳加速度、速度或軌跡序列； 4基于一次性預測加速度或速度序列，進行車輛異常速度的識別，或者基于車輛跟馳預測模型輸出的車輛軌跡進行AV-MTF環境下車輛的管理與控制；在自動駕駛混合交通流跟馳異常速度識別算法中，對比車輛的預測跟馳速度和實際采集速度，并計算兩者的誤差數值并與設定閾值進行對比，進而實現異常采集數據的識別；其中預測跟馳速度由車輛跟馳預測模型直接預測或者由車輛跟馳預測模型預測的跟馳加速度計算得到。

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