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龙图腾网获悉国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)申请的专利智能网联车辆交叉口协调驾驶控制方法、系统和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：CN116895165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310840672.2，技术领域涉及：G08G1/0967；该发明授权智能网联车辆交叉口协调驾驶控制方法、系统和存储介质是由汤辉玥;王源;黄典;冯圣中设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能网联车辆交叉口协调驾驶控制方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种智能网联车辆交叉口协调驾驶控制方法、系统和计算机可读存储介质。所述智能网联车辆交叉口协调驾驶控制方法包括：S1，采用图论方法建立道路网络拓扑的有向图；S2，使用二维网格编码方法提取智能网联车辆的状态特征，将智能网联车辆的状态转换成二进制向量；S3，构建激励车辆快速到达终点的第一强化学习子模型；S4，构建避免车辆碰撞的第二强化学习子模型；S5，将所述第一强化学习子模型和第二强化学习子模型融合构成融合模型，计算得到最大化环境中的全局回报的最优行为。本申请能避免车辆不必要停车，使交叉口全局回报最大化，且泛化能力较强。

本发明授权智能网联车辆交叉口协调驾驶控制方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种智能网联车辆交叉口协调驾驶控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、采用图论方法建立道路网络拓扑的有向图，有向图中的节点代表行车轨迹的起点、终点和交叉点，节点之间的连线代表行车轨迹，连线的长度代表行车轨迹的长度，连线方向代表行驶方向，每一智能网联车辆被定义为一个智能体，每一行车轨迹代表一种行车意图； S2、使用二维网格编码方法提取智能网联车辆的状态特征，将智能网联车辆的状态转换成二进制向量； S3、构建激励车辆快速到达终点的第一强化学习子模型，定义第一强化学习子模型的目标函数为 ， 其中，，为智能体的数量，是时间的函数，是单个智能体的状态，代表智能体的状态集合，是智能体的加速度，为第一行为值函数，其数学形式为 ， 其中，代表期望，代表策略，为奖励的衰减因子，为正整数，代表的次方，单步奖励函数定义为 S4、构建避免车辆碰撞的第二强化学习子模型，定义第二强化学习子模型的目标函数为 ， 其中，，，并且；，和分别是智能体和的加速度；是的智能体和的状态，代表智能体的状态集合；为第二行为值函数，其数学形式为 ， 其中，代表期望，代表策略，为奖励的衰减因子，为正整数，代表的次方，单步奖励函数定义为 S5、将所述第一强化学习子模型和第二强化学习子模型融合构成融合模型，定义所述融合模型的全局目标函数为 ， 其中，，，和是用户自定义函数，是时刻环境内所有车辆行为所构成的向量，η是碰撞平衡权重，计算得到最大化环境中的全局回报的最优行为为 。

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国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道大学城社区笃学路9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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