山东伟创信息技术有限公司高丛政获国家专利权
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龙图腾网获悉山东伟创信息技术有限公司申请的专利基于元强化学习的智能车辆交叉口决策方法、设备及介质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：CN114537401B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210073770.3，技术领域涉及：B60W40/00；该发明授权基于元强化学习的智能车辆交叉口决策方法、设备及介质是由高丛政设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于元强化学习的智能车辆交叉口决策方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于元强化学习的智能车辆交叉口决策方法、设备及介质，用以解决现有的车辆行为决策方法未考虑交叉口场景的复杂性和不确定性，且自适应性欠佳的技术问题。该方法首先确定各第一交叉口场景中目标车辆对应的各环境车辆的第一观测状态；然后获取各第一观测状态对应的第二观测状态、随机动作以及奖励值；对预先训练好的决策模型进行再训练，得到基于时序的决策模型；确定各第二交叉口场景中目标车辆的各环境车辆的第三观测状态；分别确定各第二交叉口场景对应的下降梯度，以确定相应的元目标；根据元目标，确定基于时序的决策模型的敏感参数；更新基于时序的决策模型。
本发明授权基于元强化学习的智能车辆交叉口决策方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于元强化学习的智能车辆交叉口决策方法，其特征在于，所述方法包括： 确定各第一交叉口场景中目标车辆对应的各环境车辆的第一观测状态； 基于预先训练好的决策模型，获取各所述第一观测状态对应的第二观测状态、随机动作以及奖励值；其中，所述第二观测状态为各所述环境车辆在第一观测状态下一时刻所对应的观测状态； 将各所述第一观测状态对应的第二观测状态、随机动作、奖励值，以及各所述第一观测状态，作为第一样本数据，对所述预先训练好的决策模型进行再训练，得到基于时序的决策模型； 根据所述基于时序的决策模型，确定各第二交叉口场景中目标车辆的各环境车辆的第三观测状态； 根据各所述第三观测状态，分别确定各所述第二交叉口场景对应的下降梯度，以确定相应的元目标； 根据所述元目标，确定所述基于时序的决策模型的敏感参数； 基于所述敏感参数，更新所述基于时序的决策模型，以使所述更新后的基于时序的决策模型能够根据当前观测状态确定相应的目标车辆的行为策略。
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