买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于分层博弈的匝道汇入场景智能汽车类脑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：CN118629203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202410686187.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于分层博弈的匝道汇入场景智能汽车类脑决策方法是由朱冰;贾士政;赵健;韩嘉懿;张培兴;宋东鉴设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层博弈的匝道汇入场景智能汽车类脑决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层博弈的匝道汇入场景智能汽车类脑决策方法,包括以下步骤：智能汽车与主路车辆进行信息共享；构建智能汽车与主路车辆交互决策实施逻辑，将匝道内的智能汽车划分至分层博弈顶层空间，主路车辆划分至分层博弈底层空间；构建内在驱动诱因模型；基于所述内在驱动诱因模型构建分层博弈优化模型；在构建的行为协同约束条件下求解所述分层博弈优化模型，获得智能汽车和主路车辆在当前阶段博弈中应实施的稳定均衡策略；智能汽车和主路车辆执行各自的稳定均衡策略；重复上述步骤，直到智能汽车由匝道安全汇入主路。本发明有助于提升匝道汇入场景中智能汽车自主决策的安全性等级和智能汽车驾驶行为的类脑类人化水平。

本发明授权一种基于分层博弈的匝道汇入场景智能汽车类脑决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层博弈的匝道汇入场景智能汽车类脑决策方法,其特征在于，包括以下步骤： S1：智能汽车与主路车辆进行信息共享； 构建智能汽车与主路车辆交互决策实施逻辑，将匝道内的智能汽车划分至分层博弈顶层空间，主路车辆划分至分层博弈底层空间； S2：构建内在驱动诱因模型；基于所述内在驱动诱因模型构建顶层空间智能汽车博弈决策目标函数和底层空间主路车辆博弈决策目标函数； 所述内在驱动诱因模型包括第I类内在驱动诱因模型、第II类内在驱动诱因模型和第III类内在驱动诱因模型； 所述第I类内在驱动诱因模型包括智能汽车驾驶内在驱动诱因模型和主路车辆驾驶内在驱动诱因模型； 所述第II类内在驱动诱因模型包括智能汽车本体内在驱动诱因模型和主路车辆本体内在驱动诱因模型； 所述第III类内在驱动诱因模型包括智能汽车驾乘人员内在驱动诱因模型和主路车辆驾乘人员内在驱动诱因模型； 所述智能汽车驾驶内在驱动诱因模型为： 其中，W为运动学方程，OR为匝道；为智能汽车在第τ轮阶段博弈中的有效路程； 为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为第τ轮阶段博弈中从智能汽车博弈决策策略集中采取的任意策略；为第τ轮阶段博弈中智能汽车的瞬态速度；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为智能汽车在一个阶段博弈的决策周期；tτ+1和tτ分别为第τ+1轮阶段博弈的决策时间戳和第τ轮阶段博弈的决策时间戳； 为智能汽车在第τ轮阶段博弈完成时的空间位置坐标；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为智能汽车在第τ轮阶段博弈开始时的空间位置坐标；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量； 所述主路车辆驾驶内在驱动诱因模型为： 其中，W为运动学方程，MR为主路；为主路车辆在第τ轮阶段博弈中的有效路程； 为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为第τ轮阶段博弈中从主路车辆博弈决策策略集中采取的任意策略；为第τ轮阶段博弈中主路车辆的瞬态速度；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为主路车辆在一个阶段博弈的决策周期；tτ+1和tτ分别为第τ+1轮阶段博弈的决策时间戳和第τ轮阶段博弈的决策时间戳； 为主路车辆在第τ轮阶段博弈完成时的空间位置坐标；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为主路车辆在第τ轮阶段博弈开始时的空间位置坐标；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量； 所述智能汽车本体内在驱动诱因模型为： 其中，W表示运动学方程，为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量； 为第τ轮阶段博弈中从智能汽车博弈决策策略集中采取的任意策略；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为第τ轮阶段博弈中智能汽车的瞬态速度； 为智能汽车在一个阶段博弈的决策周期；和为智能汽车在第τ轮阶段博弈开始时的空间位置坐标；和为智能汽车在第τ轮阶段博弈完成时的空间位置坐标；rOR为智能汽车外形的外接圆半径；rMR为主路车辆外形的外接圆半径； 所述主路车辆本体内在驱动诱因模型为： 其中，W表示运动学方程，为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量； 为第τ轮阶段博弈中从主路车辆博弈决策策略集中采取的任意策略；为沿X方向的分量；为沿Y方向的分量；为第τ轮阶段博弈中主路车辆的瞬态速度； 为主路车辆在一个阶段博弈的决策周期；和为主路车辆在第τ轮阶段博弈开始时的空间位置坐标；和为主路车辆在第τ轮阶段博弈完成时的空间位置坐标；rOR为智能汽车外形的外接圆半径；rMR为主路车辆外形的外接圆半径； 所述智能汽车驾乘人员内在驱动诱因模型为： 其中，为第τ轮阶段博弈中从智能汽车博弈决策策略集中采取的任意策略，为智能汽车在第τ‑1轮阶段博弈中达成的稳定均衡策略，为智能汽车在第τ‑2轮阶段博弈中达成的稳定均衡策略，tτ‑2、tτ‑1和tτ依次为第τ‑2轮阶段博弈的决策时间戳、第τ‑1轮阶段博弈的决策时间戳和第τ轮阶段博弈的决策时间戳；表示第τ轮阶段博弈所采取的任意策略导致的急动度；表示第τ‑1轮阶段博弈中所达成的稳定均衡策略导致的急动度；所述主路车辆驾乘人员内在驱动诱因模型为： 其中，为第τ轮阶段博弈中从主路车辆博弈决策策略集中采取的任意策略，为主路车辆在第τ‑1轮阶段博弈中达成的稳定均衡策略，为主路车辆在第τ‑2轮阶段博弈中达成的稳定均衡策略，tτ‑2、tτ‑1和tτ依次为第τ‑2轮阶段博弈的决策时间戳、第τ‑1轮阶段博弈的决策时间戳和第τ轮阶段博弈的决策时间戳；表示第τ轮阶段博弈所采取的任意策略导致的急动度；表示第τ‑1轮阶段博弈中所达成的稳定均衡策略导致的急动度； S3：基于所述顶层空间智能汽车博弈决策目标函数和所述底层空间主路车辆博弈决策目标函数构建分层博弈优化模型； S4:在构建的行为协同约束条件下求解所述分层博弈优化模型，获得智能汽车和主路车辆在当前阶段博弈中应实施的稳定均衡策略； S5：智能汽车和主路车辆执行各自的稳定均衡策略； S6：重复S1‑S5，直到智能汽车由匝道安全汇入主路。

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吉林大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市前进大街2699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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。