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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利考虑动作异步性的智能网联汽车高速公路合流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：CN118781838B 。

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：202410729445.7，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权考虑动作异步性的智能网联汽车高速公路合流决策方法是由谷振宇;沈嘉玮;李东洋;胥肖沄;刘仁韬;姜为设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑动作异步性的智能网联汽车高速公路合流决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能汽车技术领域，公开了一种考虑动作异步性的智能网联汽车高速公路合流决策方法，包括：S1.对智能网联汽车ICV和人类驾驶汽车HDV进行功能定义；S2.把混合交通下智能网联汽车高速公路合流决策表征为一个基于Stackelberg博弈的多智能体强化学习问题，设计考虑车辆动作异步性的时空序列马尔可夫决策过程；S3.构建Stackelberg博弈模型；S4.采用Actor‑Critic多智能体强化学习框架进行训练与评估。针对高速公路合流区车辆动作协同的异步性，本发明能有效提升智能网联汽车在混合交通下高速公路合流区的合流决策能力。

本发明授权考虑动作异步性的智能网联汽车高速公路合流决策方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑动作异步性的智能网联汽车高速公路合流决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.选择混合交通下高速公路合流区，并对智能网联汽车ICV和人类驾驶汽车HDV进行功能定义； S2.把混合交通下智能网联汽车高速公路合流决策表征为一个基于Stackelberg博弈的多智能体强化学习问题，设计考虑车辆动作异步性的时空序列马尔可夫决策过程； 所述步骤S2中，针对高速公路合流区车辆动作协同的异步性，设计时空序列马尔可夫决策过程，表示为： STMDP＝{S,A,P,R,γ,O} 式中，S表示状态空间；A表示动作空间；P表示状态转移矩阵，表示整个系统的动力学特性；R表示奖励函数；γ表示折扣因子；oi表示智能体i的动作顺序，O＝o1,o2,…,om表示所有智能体的动作顺序，m表示场景中ICV的数量，其顺序排列依据每个ICV的安全优先级指标pi来决定，表示不同ICV在决策阶段的重要性； 其中，多智能体系统整体的状态空间是所有ICV状态空间的笛卡尔积，表示为： S＝S1×S2×…×Sm 式中，St为t时刻一辆ICV的状态空间；表示车辆的纵向位置，表示车辆的横向位置，的具体值是以高速公路合流区主道上车辆相对于行驶方向上最左侧边缘的竖直线与车辆相对于路段入口纵向最上侧边缘的水平线的交点为笛卡尔坐标系原点来计算的；表示车辆的纵向速度；表示车辆的横向速度；n代表所有ICV和HDV的车辆个数，设环境中包含n-m辆HDV和m辆ICV； 其中，整个系统的动作空间为各个ICV的联合动作，表示为： A＝A1×A2×…Am Ai＝{aleft,aright,aup,adown,acruising} 式中，aleft,aright,aup,adown,acruising分别为向左变道、向右边变道、加速、减速和保持现状；Ai为一组离散的高级控制决策，为第i辆ICV的动作空间；执行一次加速或减速操作，车辆对应的加速度变化为2ms2； S3.构建Stackelberg博弈模型； 所述步骤S3构建Stackelberg博弈模型的过程为： S3.1结合多智能体强化学习对车辆合流博弈场景进行描述，确定高速公路匝道合流过程中的博弈论各要素； 各要素包括：参与者、策略集、收益函数、信息集和均衡； 参与者是进入合流区域的所有ICV；策略集是ICV的动作空间；收益函数是ICV的奖励函数；信息集是ICV的状态空间；均衡是多个ICV在互相最佳响应的情况下达到的一种稳定状态； S3.2通过多智能体强化学习，构建Stackelberg博弈模型，表示为： 式中，表示在领导者做出决策πl和跟随者做出决策πf时领导者的策略函数；表示在同样情况下跟随者的策略函数；BRπl表示跟随者在观察到领导者的决策πl后做出的最佳响应策略； S3.3进一步明确Stackelberg博弈均衡目标，表示为： 式中，表示在领导者做出决策πlSE和跟随者做出决策πfSE时领导者在状态s下的状态价值函数；表示在领导者做出决策πl和跟随者做出决策πf时领导者在状态s下的状态价值函数；BRπlSE表示跟随者在观察到领导者的决策πlSE后做出的最佳响应策略； S3.4设计ICV安全优先级指标，根据ICV安全优先级指标的大小，确定领导者和跟随者层级，安全优先级指标的值越大，则ICV在多层领导者—跟随者结构中的位置越接近顶层； 定义第i辆ICV的安全优先级指标为pi，表示为： pi＝λ1pl+λ2pe+λ3ph+ηi 式中，λ1，λ2，λ3分别表示合并优先级度量pl、合并距离优先级度量pe以及车头时距优先级度量ph的权重系数，ηi是服从ηi～N0,0.001的正态分布的随机变量，目的是防止出现两辆ICV的安全优先级指标pi相同的情况；pl,pe,ph分别表示为： 式中，x和L分别为第i辆ICV在合并车道上行驶的距离和合并车道长度；dheadway是车头间距；th是预定义的车头时距阈值；vt是车辆速度； S4.采用Actor-Critic多智能体强化学习框架进行训练与评估。

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