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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利一种自动驾驶车辆换道的演化博弈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：CN119898345B 。

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：202510312382.X，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种自动驾驶车辆换道的演化博弈决策方法是由姚荣涵;王晓美;孙立;孙锋;王立冰;丁嘉伟;魏福禄设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶车辆换道的演化博弈决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于换道决策技术领域，具体涉及一种自动驾驶车辆换道的演化博弈决策方法，步骤包括：在自动驾驶换道车辆从当前车道换道至目标车道的过程中，预判自动驾驶换道车辆的目标车辆，实时采集自动驾驶换道车辆和目标车辆的运动信息，确定自动驾驶换道车辆换道的博弈场景；定义自动驾驶换道车辆与目标车辆为决策主体，确定自动驾驶换道车辆和目标车辆的策略集以及两者博弈的策略组合；构建自动驾驶换道车辆与目标车辆互动决策的演化博弈模型；建立决策主体的复制动态方程；根据演化博弈模型得到的优化结果，制定换道决策并执行。本发明能够使自动驾驶车辆根据交通环境实时调整自身的换道策略，以便提高人机共驾系统的性能。

本发明授权一种自动驾驶车辆换道的演化博弈决策方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶车辆换道的演化博弈决策方法，其特征在于包括以下步骤： S1、在自动驾驶换道车辆从当前车道换道至目标车道的过程中，预判自动驾驶换道车辆的目标车辆，通过传感器实时采集自动驾驶换道车辆和目标车辆的运动信息，确定自动驾驶换道车辆换道的博弈场景； S2、定义自动驾驶换道车辆与目标车辆为决策主体，确定自动驾驶换道车辆和目标车辆的策略集以及自动驾驶换道车辆和目标车辆博弈的策略组合； S3、构建自动驾驶换道车辆与目标车辆互动决策的演化博弈模型，包括自动驾驶换道车辆与目标车辆的效用函数以及效用矩阵； S4、建立决策主体的复制动态方程，模拟决策主体的策略选择过程，并根据各自策略的效用调整其策略选择； S5、根据演化博弈模型得到的优化结果，制定换道决策并执行； S2中，自动驾驶换道车辆的策略集为{Ai|i=1,2}={换道,不换道}，目标车辆的策略集为{Tj|j=1,2}={让路,不让路}；自动驾驶换道车辆和目标车辆博弈的策略组合为{Ai,Tj|i,j∈{1,2}}={换道,让路,换道,不让路,不换道,让路,不换道,不让路}； S3中，对于，决策主体的效用函数包括： 自动驾驶换道车辆和目标车辆的安全效用函数分别为： （1）； （2）； 式中，、分别为自动驾驶换道车辆和目标车辆的安全效用；d为自动驾驶换道车辆与目标车辆之间的距离；、分别为时刻t自动驾驶换道车辆和目标车辆的速度；、分别表示逻辑运算符“与”和“或”； 自动驾驶换道车辆和目标车辆的效率效用函数分别为： （3）； （4）； 式中，、分别为自动驾驶换道车辆和目标车辆的效率效用；为自动驾驶换道车辆和目标车辆的期望速度；、分别为时刻t自动驾驶换道车辆和目标车辆的加速度； 自动驾驶换道车辆和目标车辆的舒适效用函数分别为： （5）； （6）； 式中，、分别为自动驾驶换道车辆和目标车辆的舒适效用；、分别为时刻t+4f自动驾驶换道车辆和目标车辆的加速度，f为每帧持续时间；、分别为自动驾驶换道车辆和目标车辆的最大加速度和最大减速度； 人工驾驶目标车辆的疲劳效用函数为： （7）； 式中，为人工驾驶目标车辆的疲劳效用；、分别为时刻t和时刻t+4f人工驾驶目标车辆的加速度； 自动驾驶换道车辆和自动驾驶目标车辆的节能效用函数分别为： （8）； （9）； 式中，、分别为自动驾驶换道车辆和自动驾驶目标车辆的节能效用；和分别为自动驾驶换道车辆的迎风面积和质量；和分别为自动驾驶目标车辆的迎风面积和质量；为质量因子；为道路坡度；为空气密度；为风速；g为重力加速度；、、分别为滚动阻力系数、风阻系数和内摩擦阻力系数； 对各个效用函数进行归一化处理，其归一化值表示为： （10）； 式中，为决策主体N在策略组合为{i,j}时效用G所得第k个效用值；N={ALV,TV}，ALV和TV分别为自动驾驶换道车辆和目标车辆；G={S,E,C,F,ES}，S、E、C、F和ES分别代表安全效用、效率效用、舒适效用、疲劳效用和节能效用；k={1,2,3,…,K}，K为决策主体所得效用值的样本量； 令、、分别代表自动驾驶换道车辆总效用、人工驾驶目标车辆总效用和自动驾驶目标车辆总效用，则： （11）； （12）； （13）。

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