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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于驾驶员个性化的拟人变道轨迹优化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：CN116534055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202310592745.0，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于驾驶员个性化的拟人变道轨迹优化方法是由褚洪庆;庄和健;高炳钊;陈虹设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于驾驶员个性化的拟人变道轨迹优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于驾驶员个性化的拟人变道轨迹优化方法，包括：根据车辆变道行为决策的起点的车辆状态，构建变道轨迹的约束，通过遍历所有可能的变道行为决策的终点的车辆状态，生成候选变道轨迹；构建最大熵逆强化学习模型，所述最大熵逆强化学习模型的奖励函数由一组基函数组成，基函数从驾驶安全、个性化驾驶风格两个方面进行设计，保证车辆变道的安全性和驾驶风格个性化，同时基函数的系数通过逆强化学习进行确定；基于人类驾驶员示范轨迹对最大熵逆强化学习模型进行拟人化训练；基于训练完成的最大熵逆强化学习模型的奖励函数对候选变道轨迹进行评估，选择最优变道轨迹。与现有技术相比，本发明具有拟人化、个性化、安全性强等优点。

本发明授权一种基于驾驶员个性化的拟人变道轨迹优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于驾驶员个性化的拟人变道轨迹优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据车辆变道行为决策的起点的车辆状态，构建变道轨迹的约束，通过遍历所有可能的变道行为决策的终点的车辆状态，生成候选变道轨迹； S2、构建最大熵逆强化学习模型，所述最大熵逆强化学习模型的奖励函数由一组基函数组成，基函数从驾驶安全、个性化驾驶风格两个方面进行设计，保证车辆变道的安全性和驾驶风格个性化，同时基函数的系数通过逆强化学习进行确定； S3、基于人类驾驶员示范轨迹对最大熵逆强化学习模型进行拟人化训练； S4、基于训练完成的最大熵逆强化学习模型的奖励函数对候选变道轨迹进行评估，选择最优变道轨迹； 所述最大熵逆强化学习模型中，衡量个性化驾驶风格的基函数的构建过程为：设计一组函数组，基于人类驾驶员的示范轨迹计算函数组中各函数的函数值作为特征，并进行归一化处理，利用特征选取的分布式K-means聚类算法，对驾驶员驾驶风格进行分类，从函数组中选取对驾驶风格分类影响最大的特征对应的多个函数，组成衡量个性化驾驶风格的基函数。

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