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龙图腾网获悉海南大学申请的专利基于数据时效性的安全控制策略优化方法及系统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：CN119356084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411466689.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于数据时效性的安全控制策略优化方法及系统是由张雨;徐思捷;黄梦醒;王吉兆;王辰龙;冯文龙设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据时效性的安全控制策略优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及安全控制技术领域，尤其涉及一种基于数据时效性的安全控制策略优化方法及系统，该方法包括以下步骤：S1，计算经验池中每个经验的数据时效性，Ai＝tcurrent‑ti，根据数据时效性计算经验的采样概率，基于采样概率从经验池中抽取一批经验，利用抽取的经验训练Actor网络和Critic网络；S2，采集当前时间的车辆状态，并将车辆状态输入训练完成的Actor网络，输出得到控制动作；S3，采集车辆控制系统执行所述控制动作后的车辆状态，并将采集的车辆状态和所述控制动作输入训练完成的Critic网络，输出得到安全状态评估结果；S4，基于所述安全状态评估结果调整所述训练完成的Actor网络。本发明利用基于时间特性的采样策略，可以提高在不确定环境下的安全性和稳定性。

本发明授权基于数据时效性的安全控制策略优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据时效性的安全控制策略优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，计算经验池中每个经验的数据时效性，Ai＝tcurrent-ti，根据数据时效性动态计算经验的采样概率，基于采样概率从经验池中抽取一批经验，利用抽取的经验训练Actor网络和Critic网络；其中，Ai为第i个经验的数据时效性，tcurrent为当前时间，ti为经验时间戳，Pi为第i个经验的采样概率，∈为常数，N为经验池中经验的总数量，Amax为数据时效性的最大值； S2，采集当前时间的车辆状态，并将车辆状态输入训练完成的Actor网络，输出得到控制动作； S3，采集车辆控制系统执行所述控制动作后的车辆状态，并将采集的车辆状态和所述控制动作输入训练完成的Critic网络，输出得到安全状态评估结果； S4，基于所述安全状态评估结果调整所述训练完成的Actor网络； 所述S1中，经验池中的第i个经验表示为e＝st,at,rt,st+1,ti，st为当前状态，at为控制动作，rt为即时奖励，st+1为当前状态之后的下一状态； 所述S1包括以下步骤： S11，初始化Actor网络、Critic网络、高斯过程模型； S12，获得传感器采集当前时间tcurrent的车辆状态st，并记录时间戳Ut； S13，高斯过程模型对车辆的状态空间模型存在的不确定性进行建模，有：st+1＝fst+gstat+dst，fst+gstat构成先验模型，dst代表先验模型与真实环境的偏差； S14，将当前时间的车辆状态st输入Actor网络，Actor网络生成控制动作url输出，并计算即时奖励rt，rt＝-α·dst-β·vt+γ·AoIt，AoIt＝tcurrent-Ut，其中，vt为车辆速度，α、β、γ均为权重系数； S15，定义控制屏障函数hst：hst＝ssafe-st，其中ssafe为安全状态边界，构建控制屏障函数的约束条件，生成补偿控制动作ucbf： 其中，η是一个正数，表示函数的衰减率，fst是漂移项，描述了系统在没有控制输入时的自然演化，其中gst表示控制输入在当前状态下的影响系数或方式，url为Actor网络输出的控制动作，ucbf为Actor网络输出的补偿控制动作； S16，将最终控制动作at应用于车辆控制系统，at＝url+ucbf； S17，采集车辆控制系统执行控制动作at后的车辆状态st+1，将当前状态st、控制动作at、即时奖励rt、下一状态st+1、经验时间戳ti构成新的经验存储到经验池； S18，计算经验池中每个经验的数据时效性，Ai＝tcurrent-ti，根据数据时效性动态计算经验的采样概率，基于采样概率从经验池中抽取一批经验； S19，将当前时间的车辆状态st和Actor网络输出的控制动作url输入Critic网络计算目标Q值，并利用抽取的一批经验和目标Q值更新Critic网络的参数，通过最小化Critic网络的损失函数来拟合真实的Q值； S20，根据更新后的Critic网络计算Actor网络对应的动作梯度，并更新Actor网络的参数； 循环执行步骤S12-S20，直至达到期望目标或最大实验设定时长。

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