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龙图腾网获悉中国科学院电工研究所申请的专利一种自动驾驶车辆导航控制方法及系统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：CN115494849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202211322372.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种自动驾驶车辆导航控制方法及系统是由吴艳;高龙飞;王丽芳;苟晋芳设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶车辆导航控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自动驾驶车辆导航控制方法及系统。该方法包括根据车辆与环境状态数据采用优化后的导航模型进行导航；训练过程为根据障碍物的点云数据，采用导航控制算法确定车辆控制量；根据车辆控制量和车辆与环境状态数据，采用DRL决策网络构建导航模型；DRL决策网络包括根据车辆与环境状态数据和车辆控制量输出第一车辆控制量的DRLActor网络；根据第一车辆控制量、车辆控制量以及车辆与环境状态数据输出两组车辆控制量对应的期望收益，确定最终控制量并进行输出的DRLCritic网络；利用奖惩机制对导航模型进行优化。本发明能够提高DRL方式的自动驾驶导航控制的精度和神经网络训练收敛速度、降低神经网络训练收敛难度。

本发明授权一种自动驾驶车辆导航控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶车辆导航控制方法，其特征在于，包括： 获取车辆与环境状态数据；所述车辆与环境状态数据包括：利用激光雷达获取的车辆设定距离内障碍物的点云数据以及利用惯性导航仪获取的车辆的位姿信息； 根据车辆与环境状态数据采用优化后的导航模型进行导航；所述优化后的导航模型的训练过程为： 根据障碍物的点云数据，采用导航控制算法确定车辆控制量；所述车辆控制量包括：油门动作值、转向动作值与刹车动作值； 根据所述导航控制算法确定的车辆控制量以及车辆与环境状态数据，采用Actor-Critic类型的DRL决策网络构建导航模型；所述Actor-Critic类型的DRL决策网络包括：DRLActor网络和DRLCritic网络；所述DRLActor网络用于根据车辆与环境状态数据以及最优路径的车辆控制量输出第一车辆控制量；所述DRLCritic网络用于根据第一车辆控制量、所述导航控制算法确定的车辆控制量以及车辆与环境状态数据输出导航控制算法确定的车辆控制量和第一车辆控制量对应的期望收益；根据两组车辆控制量对应的期望收益确定最终控制量，并进行输出； 利用奖惩机制对所述导航模型进行优化，确定优化后的导航模型； 所述根据障碍物的点云数据，采用导航控制算法确定最优路径的车辆控制量，具体包括： 以车辆的当前位置为原点，根据车辆当前位姿以及目标位姿，利用路径规划算法确定多条待行驶路径； 根据目标点的位置以及障碍物的点云数据确定最优路径； 根据最优路径，利用路径跟踪算法确定车辆控制量。

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