中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所赵利丹获国家专利权
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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于奖励机制的安全自动驾驶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：CN120526407B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511030519.9，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于奖励机制的安全自动驾驶方法是由赵利丹;张希设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于奖励机制的安全自动驾驶方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于奖励机制的安全自动驾驶方法，包括：对多模态传感器数据进行语义校正，生成校正后的语义奖励；通过约束感知网络评估当前驾驶状态，生成安全评分与奖励修正值；将校正后的语义奖励、安全评分与奖励修正值进行融合，构建最终奖励信号来优化强化学习策略，依据优化后的强化学习策略及多模态状态向量生成驾驶控制动作。本发明通过引入因果校正与解耦的约束网络，提升了自动驾驶系统在复杂、非理想场景下的决策可靠性、安全性和智能化水平。
本发明授权一种基于奖励机制的安全自动驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于奖励机制的安全自动驾驶方法，其特征在于，包括： 获取车辆的多模态传感器数据并进行语义校正，生成校正后的语义奖励； 对多模态传感器数据进行编码，形成多模态状态向量；将其馈入约束感知网络，获取安全评分及奖励修正值； 融合校正后的语义奖励、安全评分与奖励修正值，构建最终奖励信号； 基于最终奖励信号优化强化学习策略，并依据优化后的强化学习策略及多模态状态向量生成驾驶控制动作； 优化强化学习策略的步骤，是通过优化总损失函数实现的，具体为： 基于最终奖励信号，计算强化学习损失和约束感知网络损失； 通过对强化学习损失和约束感知网络损失进行加权求和，构建总损失函数；其中约束感知网络损失的权重为CAN损失权重； 在策略训练过程中，随着训练进度的推进，逐步提升CAN损失权重的值。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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