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龍圖騰網恭喜深圳市城市交通規劃設計研究中心股份有限公司申請的專利一種基于強化學習的智能網聯車自主決策方法、系統及裝置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：CN119296054B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411816443.8，技術領域涉及：G06V20/54；該發明授權一種基于強化學習的智能網聯車自主決策方法、系統及裝置是由莊立堅;翟俊奇;修科鼎;李細細設計研發完成，并于2024-12-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的智能網聯車自主決策方法、系統及裝置在說明書摘要公布了：一種基于強化學習的智能網聯車自主決策方法、系統及裝置，涉及自動駕駛領域，具體涉及一種基于強化學習的智能網聯車自主決策方法、系統及裝置。為了解決現有技術如何提高車輛自主決策的合理性和準確性的問題，本發明提供如下方案：所屬系統包括數據采集、自主駕駛決策和控制模塊。數據采集模塊處理傳感器數據和報文信息，發送給自主駕駛決策模塊。自主駕駛決策模塊使用DQN算法轉換數據為初步決策，并采用價值函數修正最終決策?？刂颇K根據最終決策控制車輛行駛狀態，實現高效自主駕駛。本發明在車輛智能駕駛中具有良好的應用前景。

本發明授權一種基于強化學習的智能網聯車自主決策方法、系統及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的智能網聯車自主決策系統，其特征在于，所述系統包括：數據采集模塊、自主駕駛決策模塊和控制模塊；所述數據采集模塊，用于將車載傳感器的采集數據和網聯設備的報文信息進行預處理，得到預處理后的采集數據與預處理后的報文信息，并將其發送至自主駕駛決策模塊；所述自主駕駛決策模塊，用于將所述預處理后的采集數據通過DQN算法轉換為初步駕駛決策，還用于將所述預處理后的報文信息構建成價值函數，并利用所述價值函數修正所述初步駕駛決策，進而得到最終車輛自主決策，并將所述最終車輛自主決策并發送給控制模塊；所述控制模塊，用于根據所述最終車輛自主決策控制車輛行駛狀態；所述價值函數為： ；其中為獎勵函數，為懲罰函數；所述價值函數包括：速度價值函數、變道價值函數以及停車價值函數；所述速度價值函數為： ；其中，為速度獎勵因子，為道路限速下限，為道路限速上限，為車輛當前速度； 根據網聯設備監控道路車輛密度正相關實時調整,的取值范圍為，初步駕駛決策的車輛速度調整參考，正值為加速，負值為減速；所述變道價值函數為： ；其中，為車道擁擠程度因子； 根據網聯設備監控車輛目前所在車道車輛密度調整，的取值范圍為，根據的值覆蓋車輛初步決策的變道行為，為正值時決策變道，向左變道，則向右變道，負值則維持初步決策結果；所述停車價值函數為： ；其中，為車道路況因子； 根據網聯設備監控車輛目前所在車道是否存在車輛違規行駛和事故實時調整，的取值范圍為，當的值為負時覆蓋初步決策的結果并最終決策車輛應該停止；如果大于零則還需根據的值進行百分比減速；所述最終車輛自主決策依據三個價值函數，以及綜合得出一個復合決策，其中優先級最高為，當決策車輛停止時，取消其他所有車輛控制決策。

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