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龙图腾网获悉长安大学;中移(上海)信息通信科技有限公司申请的专利一种无信号交叉口场景下智能网联汽车协同控制方法及装置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：CN118397854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410522965.0，技术领域涉及：G08G1/07；该发明授权一种无信号交叉口场景下智能网联汽车协同控制方法及装置是由闵海根;汪建球;张磊;吴霞;赵祥模;张青山;邢仝洁;张旎靖;邢晟盛;王武祺;夏森;方煜坤;刘勇;李家栋设计研发完成，并于2024-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无信号交叉口场景下智能网联汽车协同控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通技术领域，涉及一种无信号交叉口场景下智能网联汽车协同控制方法及装置，该方法包括使用GA‑MADDPG算法训练的无信号交叉口车辆协同控制网络模型，将控制区域内的智能体i的状态信息输入至所述无信号交叉口车辆协同控制网络模型，所述无信号交叉口车辆协同控制网络模型输出为各个智能体i的最优调度方案将所述最优调度方案tt输入到安全检验模块，若存在安全风险，则对At进行修正，否则输出最终调度方案将所述最终调度方案传输给各个智能体i并执行，有效解决现有机器学习方法无法高效、稳定地实现复杂无信号交叉口场景下车辆协同控制的技术问题。

本发明授权一种无信号交叉口场景下智能网联汽车协同控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种无信号交叉口场景下智能网联汽车协同控制方法，其特征在于，包括： 使用GA-MADDPG算法训练无信号交叉口车辆协同控制网络模型，GA-MADDPG算法是在MADDPG算法的基础上，加入遗传算法求解的伪专家数据；将控制区域内的智能体的状态信息输入至无信号交叉口车辆协同控制网络模型，输出各个智能体的最优调度方案； 将最优调度方案输入到安全检验模块，若存在安全风险，则对进行修正，否则输出最终调度方案； 将最终调度方案传输给各个智能体并执行； 无信号交叉口车辆协同控制网络模型，包括以下步骤：将MADDPG和遗传算法的超参数进行设定；将智能体的Actor网络参数、Critic网络参数、智能体相对应的目标Actor网络参数、目标Critic网络参数和参考因子初始化；将无信号交叉口智能体的状态进行初始化；将无信号交叉口车辆初始化后，获得个智能体在时刻的控制策略； 对智能体的Actor网络参数、Critic网络参数进行优化，具体为：构建MSE损失函数的价值函数，并利用梯度下降更新参数、构建MSE损失函数的奖励函数，并计算关于参数的梯度，并利用梯度下降更新参数 对智能体相对应的目标Actor网络参数、目标Critic网络参数更新，具体为：采用滑动平均的方法更新目标Actor网络的参数、采用滑动平均的方法更新目标Critic网络参数；达到预设训练幕数时，训练终止； 参考因子： 其中，A为参考因子的变化程度，k为衰减常数，为训练幕数，到为模仿学习阶段；到为模仿—多智能体深度强化学习阶段；在时，满足一阶指数衰减；到为多智能体深度强化学习阶段。

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