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龍圖騰網獲悉安徽大學;重慶交通大學;中國汽車工程院股份有限公司;潤建股份有限公司;重慶微標科技股份有限公司申請的專利零信任架構下基于避撞風險評估的車群多車道博弈決策方法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：CN120220413B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510478903.9，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權零信任架構下基于避撞風險評估的車群多車道博弈決策方法是由黃大榮;卜法文;那雨虹;孫長銀;米波;張振源;賀鵬;唐宇;夏芹;劉海濤;胡沖;段文彬;房科設計研發完成，并于2025-04-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本零信任架構下基于避撞風險評估的車群多車道博弈決策方法在說明書摘要公布了：本發明提出了零信任架構下基于避撞風險評估的車群多車道博弈決策方法，旨在解決復雜交通環境中智能網聯車的安全變道問題。本發明所提出方法通過引入實時車輛碰撞風險評估機制，動態評估周圍環境中的潛在碰撞風險，結合零信任架構來保障車輛之間的信息安全；同時，將多車道變道問題分解為多個雙車博弈模型，并基于實時評估的車輛碰撞風險設計博弈支付函數，優化車群協同變道策略，確保車輛在復雜交通環境中的安全性與協同性。此外，引入自適應參數調整機制，提升博弈決策的動態適應能力。本發明所提出方法使得車群能有效應對復雜交通環境中的突發情況，降低事故發生的風險，提高多車道變道的整體安全性和效率。

本發明授權零信任架構下基于避撞風險評估的車群多車道博弈決策方法在權利要求書中公布了：1.零信任架構下基于避撞風險評估的車群多車道博弈決策方法，其特征在于，具體包括以下步驟： S1、搭建智能車聯網，實時獲取車輛狀態信息和道路信息；車輛狀態信息包括自車和相鄰車輛的速度、加速度、位置、質量、尺寸，自車與相鄰車輛車距，相鄰車輛的歷史互動記錄，車輛信任度；道路信息包括車道寬度、車道線位置和車道數量； S2、通過零信任架構和勢場論對車輛碰撞風險進行實時評估；步驟S2具體包括： S21、在零信任架構下，對智能車聯網中自車i對車輛j的信任度進行動態且持續的評估，包括評估自車i對車輛j的直接信任度和推薦信任度 S22、對直接信任度和推薦信任度進行加權，得到車輛節點i對車輛節點j的綜合信任度Ti,j，公式表示為： 其中，ω為平衡直接信任度和推薦信任度在總體信任度中的影響的權重系數；當車輛節點i與車輛節點j之間有較多直接交互時，受外部因素影響較小，賦予較高的直接信任度權重；車輛節點i與車輛節點j之間交互次數不足時，直接信任度數據較少、質量較低，則賦予更高的推薦信任度權重； S23、建立動態反映車輛之間的碰撞風險的碰撞風險場；碰撞風險場為不同車輛之間互相排斥的勢場，其場強方向由相鄰車輛指向自車，場強大小由車輛的等效質量、運動狀態、所處空間位置和對自車的綜合信任度決定； S24、從碰撞風險場中得到車輛j對自車i的場強Eij，基于勢場論得到車輛j對自車的排斥力Eij；再通過排斥力求出車輛j對自車i的勢能Ecij，作為車輛j對自車i的碰撞風險；對場景內所有車輛對自車的勢能求和，得到自車面臨的碰撞風險Eci；公式表示為： Fij＝Eij·Mi； 其中，Mi為自車的等效質量，rij為車輛j與自車i之間的距離； S3、基于車輛碰撞風險設計多車道變道博弈決策模型，將多車道變道問題分解為多個雙車博弈模型； S4、同時考慮安全性和變道效率，通過NashQ-learning算法學習自車變道決策，并對博弈決策模型中博弈支付函數的權重參數進行自適應動態調整，使車輛根據不同交通環境自適應地調整變道決策，在車群中完成多車道變道。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽大學;重慶交通大學;中國汽車工程院股份有限公司;潤建股份有限公司;重慶微標科技股份有限公司，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經濟技術開發區九龍路111號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。