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龙图腾网获悉新疆农业大学申请的专利一种基于深度强化学习的拟人化AEB决策方法、系统、设备及存储介质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：CN119116904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411362515.6，技术领域涉及：B60T8/172；该发明授权一种基于深度强化学习的拟人化AEB决策方法、系统、设备及存储介质是由周文亮;董俊;吐尔逊·买买提;张新锋;唐茜;加克·乌云才次克;何春光;付恒;庞俊岭设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的拟人化AEB决策方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能驾驶领域，具体涉及一种基于深度强化学习的拟人化AEB决策方法、系统、设备以及存储介质。包括以下步骤：S1：获取车辆信息，构建基于BP神经网络的行驶工况识别模型，将车辆信息输入至行驶工况识别模型，得到车辆的行驶工况；S2：根据车辆的行驶工况构建基于速度对时间的二阶导J的驾驶风格识别模型，将车辆信息输入至驾驶风格识别模型，得到车辆的驾驶风格；本发明针对驾驶员主观感受的忽视、实际行驶工况适应性不足以及制动决策缺乏人性化特征等问题，通过构建的行驶工况识别模型与驾驶风格识别模型，基于识别结果设计最小安全距离，以高度个性化地匹配不同驾驶员的驾驶偏好与安全需求。

本发明授权一种基于深度强化学习的拟人化AEB决策方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的拟人化AEB决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取车辆信息，构建基于BP神经网络的行驶工况识别模型，将车辆信息输入至行驶工况识别模型，得到车辆的行驶工况； S2：根据车辆的行驶工况构建基于速度对时间的二阶导J的驾驶风格识别模型，将车辆信息输入至驾驶风格识别模型，得到车辆的驾驶风格； S3：根据车辆信息和车辆的驾驶风格，得到最小安全距离； S4：构建多级拟人化奖励函数，将最小安全距离和车辆信息输入至多级拟人化奖励函数，得到奖励值；S4具体过程是：根据驾驶员安全性、舒适性以及行车效率建立多级拟人化奖励函数，奖励函数表达式为； 安全性奖励表达式如下： 式中：和为调节系数，取-1或0，取100；为主车与前车相对车速；为主车与前车相对车距；为在制动过程中当车距小于最小安全距离时，随着车距的减小,逐渐增加的安全性奖励；为撞车事故后的安全性奖励； 安全性奖励定义为； 舒适性奖励表达式如下： 式中：和为调节系数，取-1或0，取5；为主车加速度；为舒适加速度阈值，取；为本车的实时冲击度；为舒适特征参数阈值，取； 行车效率表达式如下： 式中：和为调节系数，取-1或0，取5；为一个训练回合结束后，主车停在最小安全距离阈值范围内，给予奖励； S5：根据奖励值和车辆信息建立基于TD3的强化学习AEB模型，得到制动决策指令。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新疆农业大学，其通讯地址为：830052 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市农大东路311号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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