西安理工大学周劲草获国家专利权
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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利用于视野遮挡的自动驾驶行为决策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：CN117284325B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202311277390.2，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权用于视野遮挡的自动驾驶行为决策方法是由周劲草;张国伟;傅卫平;李睿;杨世强设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于视野遮挡的自动驾驶行为决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了用于视野遮挡的自动驾驶行为决策方法，具体按照以下步骤：步骤1、获取场景信息；步骤2、获取时间、位置信息及场景元素信息推断得到视野遮挡场景的潜在风险；步骤3、将所述步骤1与步骤2获取的数据融合；步骤4、产生基于规则映射的决策方案；步骤5、产生基于深度强化学习模型的决策方案与驾驶行为；步骤6、最优驾驶决策的选择。本发明通过挖掘视野遮挡场景中的非直接观测信息，将其与直接观测信息进行数值编码的方式作为决策方法的输入，相较于单独以直接观测值作为输入的深度强化学习决策模型具有更好的收敛性和决策的准确性。
本发明授权用于视野遮挡的自动驾驶行为决策方法在权利要求书中公布了：1.用于视野遮挡的自动驾驶行为决策方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、获取场景信息，为直接观测信息； 步骤2、获取时间、位置信息及场景元素信息推断得到视野遮挡场景的潜在风险，为非直接观测信息； 步骤3、将非直接观测信息与直接观测信息使用信息编码方法进行数据整合； 步骤4、通过建立的有限状态机决策模型，将驾驶的决策分为多种状态，建立状态触发条件和状态转移函数，根据步骤3的整合信息，快速触发映射为驾驶状态，并由状态转移函数产生驾驶动作； 步骤5、通过预先训练好的SAC模型进以及步骤3的整合信息产生驾驶策略，并输出具体的驾驶动作； 步骤6、最优驾驶决策的选择，通过已经推断的动作价值函数选择强化学习产生动作的动作价值和规则产生动作的动作价值中值最优的动作，其中，s表示某时刻环境状态,表示此刻环境状态对应智能体所做的动作；表示深度强化学习决策模型做出的动作；表示基于FSM决策模型做出的动作。
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