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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于H-PPO分层算法的多自动驾驶车辆的动态行为生成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：CN118709530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410720011.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于H-PPO分层算法的多自动驾驶车辆的动态行为生成方法是由胡金芳;范杨平;黄鹤;石琴;程腾;张宏扬;李金奥;殷越设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于H-PPO分层算法的多自动驾驶车辆的动态行为生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于H‑PPO分层算法的多自动驾驶车辆的动态行为生成方法，包括：1、模拟十字路口车辆交汇路况，构建仿真场景，并对自动驾驶车辆进行动力学建模；2、根据环境信息，构建状态量，混合动作空间；3、通过设置奖励函数鼓励驾驶车辆与被测车辆之间的交汇博弈；4、构建深度神经网络，初始化深度强化学习参数，训练深度神经网络，产生针对被测车辆十字路口左转工况下，使多辆直行的自动驾驶车辆的决策与动作由神经网络分层输出，使其具有博弈行为，以检验被测车辆针对小概率、高风险的边缘场景的应对能力。本发明使用深度强化学习与博弈性理论，生成被测车辆在十字路口遭遇博弈性交汇场景，以提供构建自动驾驶场景的新方式。

本发明授权基于H-PPO分层算法的多自动驾驶车辆的动态行为生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于H-PPO分层算法的多自动驾驶车辆的动态行为生成方法，其特征在于，是应用于在同一车道上行驶的前、后两辆自动驾驶车辆agent1、agent2阻止对向不同车道上的测试车辆ego在十字路口进行左转的自动驾驶场景中，并包括如下步骤： 步骤1、获取位于前方的自动驾驶车辆agent1的加速度以及位于后方的自动驾驶车辆agent2的加速度的上限和下限，并将和作为一个动作参数； 步骤2、以车辆自身中心为原点，以车辆沿着道路行驶的方向为纵向、以垂直于道路行驶的方向为横向，建立车辆Frenet坐标系； 根据自动驾驶车辆采集的环境信息，并结合动力学模型，构建一个状态参数，其中，表示位于前方的自动驾驶车辆agent1的横向坐标，表示位于后方的自动驾驶车辆agent2的横向坐标，表示位于前方的自动驾驶车辆agent1的纵向坐标，表示位于后方的自动驾驶车辆agent2的纵向坐标，表示被测车辆ego的横向坐标，表示被测车辆ego的纵向坐标，表示位于前方的自动驾驶车辆agent1的车速，表示位于后方的自动驾驶车辆agent2的车速，表示被测车辆ego的车速，表示位于前方的自动驾驶车辆agent1的加速度，表示位于后方的自动驾驶车辆agent2的加速度，表示测试车辆ego的航向角； 步骤3、构建由四个组成部分组成的奖励函数，用于同一车道上前、后两辆自动驾驶车辆agent1、agent2与测试车辆ego之间的博弈； 步骤4、构建深度神经网络，包括：策略网络和评价网络，其中，所述策略网络包含：连续动作网络和离散动作网络； 获取历史状态参数集，其中，表示第步的状态，n表示经验池容量上限； 将历史状态参数集输入策略网络中进行处理，得到动作参数集，其中，表示第步的动作，且；为连续动作参数，为离散动作参数，表示两辆自动驾驶车辆agent1、agent2在第步的动作参数，表示两辆自动驾驶车辆agent1、agent2在第步是否进入十字路口的决策参数； 将作为第i条样本存入经验池中；其中，表示第i+1步的状态； 步骤5、基于历史状态参数集和动作参数，利用H-PPO算法对所述深度神经网络进行训练，并计算奖励函数，得到最优阻止左转模型； 步骤6、将当前场景在第步的状态参数输入最优阻止左转模型中，并输出当前场景在第步的最优动作参数与第步的最优决策参数，作为两辆自动驾驶车辆agent1、agent2在第步加速度与动作决策，以阻止测试车辆ego在第步换道。

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