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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于安全课程强化学习的自动驾驶决策方法、系统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：CN118597191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202410754926.3，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于安全课程强化学习的自动驾驶决策方法、系统及介质是由褚洪庆;汪衡;程一帆;高炳钊;陈虹设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于安全课程强化学习的自动驾驶决策方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于安全课程强化学习的自动驾驶决策方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：感知周车和本车信息，作为环境信息；采用课程强化学习框架将自动驾驶任务划分为安全阶段和性能阶段，其中，安全阶段基于安全阶段的奖励函数进行安全智能体训练；在性能阶段部署安全智能体和性能智能体，固定安全阶段训练完成的安全智能体，基于性能阶段的奖励函数进行性能智能体训练，并使用切换函数实现安全智能体和性能智能体之间的切换；智能体与环境进行交互，根据损失函数更新网络参数，基于性能阶段网络输出的安全动作对车辆进行控制，实现自动驾驶安全决策。与现有技术相比，本发明具有训练高效、交互安全等优点。

本发明授权基于安全课程强化学习的自动驾驶决策方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于安全课程强化学习的自动驾驶决策方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 感知周车和本车信息，作为环境信息； 采用课程强化学习框架将自动驾驶任务划分为安全阶段和性能阶段，其中，安全阶段基于安全阶段的奖励函数进行安全智能体训练；在性能阶段部署安全智能体和性能智能体，固定安全阶段训练完成的安全智能体，基于性能阶段的奖励函数进行性能智能体训练，并使用切换函数实现安全智能体和性能智能体之间的切换； 智能体与环境进行交互，分别根据安全阶段的损失函数和性能阶段的损失函数更新各自的网络参数，基于性能阶段网络输出的安全动作对车辆进行控制，实现自动驾驶安全决策； 所述的切换函数Δ为： ΔPst～B1,pst, 其中，st表示t时刻状态，εP0,ζP∈[0,1]，为超参数；分别为性能智能体和安全智能体的动作；表示基于安全策略的状态动作价值，表示基于性能策略的状态动作价值，E为期望；B表示伯努利分布；clip为剪切函数；πp为性能策略，πs为安全策略；Δ＝1表示安全智能体将接管性能智能体与环境进行互动，Δ＝0表示性能智能体与环境互动。

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