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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于课程强化学习的单车换道汇入车队控制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：CN116534011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202310411522.X，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种基于课程强化学习的单车换道汇入车队控制方法是由刘宏飞;杨笑;万金涛;赵子睿设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于课程强化学习的单车换道汇入车队控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于课程强化学习的单车换道汇入车队控制方法，依据任务难度从简单到复杂设置强化学习训练课程；依据车载传感器获得的周围环境车辆信息和控制对象，确定强化学习的状态空间和动作空间，根据车辆状态和目标任务，多维分级地设置奖励函数引导车辆完成追赶、换道进入车队；搭建Actor网络、Critic网络，并依据近端策略优化算法搭建环境探索模块，利用Adam优化器更新网络；选择相应的奖励函数进行训练，对每个课程训练后的网络进行随机数种子实验，并对课程学习最终训练得到的策略神经网络进行场景测试，检验该模型目标任务的完成度。本发明解决复杂交通流情境下单车汇入车队过程中稀疏奖励造成的训练慢难收敛问题。

本发明授权一种基于课程强化学习的单车换道汇入车队控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于课程强化学习的单车换道汇入车队控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在单车跨车道追赶入队训练过程中，依据任务难度从简单到复杂设置强化学习训练课程； S2：依据车载传感器获得的周围环境车辆信息和控制对象，确定强化学习的状态向量S和动作空间； S3：根据车辆状态和目标任务，多维分级地设置奖励函数引导车辆完成追赶、换道进入车队； S4：依据近端策略优化算法搭建环境探索模块，包括环境迭代、状态动作奖励的收集，并利用Adam优化器更新网络； S5：依据所设置的课程选择相应的奖励函数进行训练，并对每个课程训练后的网络进行随机数种子实验，对课程学习最终训练得到的策略神经网络进行场景测试，检验模型目标任务的完成度； 所述的S1中的课程设置具体为以下4个课程： 课程1：纵向控制，无其他交通参与者的情况下，智能体学会控制纵向速度在限速范围内； 课程2：横向控制，车队环境即智能体在车队后相邻车道30m处，智能体学会横纵向控制进入车队间隙； 课程3：随机位置入队，车队环境即智能体在车队后100m内随机位置进行入队训练，智能体学会横纵向控制进入车队； 课程4：有自由流随机位置入队，自由流和车队环境：智能体在车队后100m内随机位置，周围有其他自由流车辆干扰；智能体学会绕开自由流车辆，并通过横纵向控制进入车队； 所述的步骤S3中具体包括：距离奖励、速度奖励、状态奖励、碰撞惩罚和出界惩罚，从多个维度约束车辆行为引导自车完成目标任务，奖励函数r表示为如下； rtotal＝rdistance+rspeed+rstate+rcollision+rout_of_road 其中rtotal表示总奖励；rdistance表示距离奖励；rspeed表示速度奖励；rstate表示状态奖励； rcollision表示碰撞惩罚；rout_of_road表示出界惩罚。

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