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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于C-V2X车路协同的智能网联汽车碳减排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：CN118197072B 。

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：202410443493.X，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权一种基于C-V2X车路协同的智能网联汽车碳减排方法是由杨作秀;刘凯;梅诗远设计研发完成，并于2024-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于C-V2X车路协同的智能网联汽车碳减排方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能网联汽车碳减排领域，特别涉及一种基于C‑V2X车路协同的智能网联汽车碳减排方法。包括由路侧单元RSU和车辆共同获取道路交通信息以及车辆自身信息；路侧单元RSU根据道路交通信息和车辆自身信息，将交通路口前单一车道上进入不可换道区域内的车辆组成车辆队列，并指定其中距离路口最近的车辆为主车HV；路侧单元RSU利用基于深度强化学习模型训练得到决策模型，根据道路信息和主车的自身信息输出车辆最经济行驶动作a；用于训练的奖励函数以提高车辆通过速度，同时避免频繁的加减速和车辆碰撞为目的设计；各车辆以该行驶动作为依据实施碳减排行驶。通过对车辆驾驶行为进行优化，提升交通效率，减少车辆行驶过程中二氧化碳的排放。

本发明授权一种基于C-V2X车路协同的智能网联汽车碳减排方法在权利要求书中公布了：1.一种基于C-V2X车路协同的智能网联汽车碳减排方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、由路侧单元RSU和车辆共同获取道路交通信息以及车辆自身信息； 步骤2、路侧单元RSU根据道路交通信息和车辆自身信息，将交通路口前单一车道上进入不可换道区域内的车辆组成车辆队列，并指定其中距离路口最近的车辆为主车HV； 步骤3、路侧单元RSU利用基于深度强化学习模型训练得到决策模型，根据道路信息和主车的自身信息输出车辆最经济行驶动作a； 所述决策模型的状态空间A和动作空间S表示如下： ， ， 其中，为主车自身速度、为主车的加速度，为主车前方车辆的速度，为主车前方车辆的加速度，为主车与前方车辆的距离，为主车与路口的距离，为当前信号灯状态，包括了当前状态以及状态的持续时间； 用于训练的奖励函数以提高车辆通过速度，同时避免频繁的加减速和车辆碰撞为目的设计；所述奖励函数表达如下： ， ， ， ， 其中，是车辆低速惩罚函数，是加速度惩罚函数，是条件奖励函数；是惩罚函数对应的权重，是训练中每一回合的时间步长，是时刻t车辆行驶速度，表示车辆高速行驶场景下，无潜在碰撞最大的行驶速度或道路限速二者孰小；为时刻t车辆的加速度，为车辆最大加速度; 步骤4，路侧单元RSU将车辆最经济行驶动作通过I2V通信发送给主车，再由主车通过V2V通信分享至车辆队列内的其他车辆，各车辆以该最经济行驶动作为依据实施碳减排行驶； 步骤5，在当前主车通过路口后，将其从所述车辆队列中去除，并回到步骤2继续执行。

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