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龙图腾网获悉北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学;山东汇创信息技术有限公司;山东伟创信息技术有限公司申请的专利基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策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：CN118790290B 。

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：202410907860.7，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策生成方法是由陈雪梅;汤云浩;郝佳琛;刘跃泽;田奕宏;肖龙;董宪元;赵小萱;姚诚达;高丛政设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策生成方法在说明书摘要公布了：本公开提出一种基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策生成方法，涉及车辆驾驶决策技术领域。方法包括：获取自车和对向来车所在的真实驾驶环境；所述驾驶环境包括环境观测值和动作空间；将真实驾驶环境输入路径决策模块，得到决策轨迹；将决策轨迹输入速度决策模块，得到决策速度；所述路径决策模块和速度决策模块基于模拟驾驶环境、自车轨迹、结束条件和奖励函数进行训练；自车根据决策轨迹和决策速度执行左转任务。将速度决策和路径决策分别训练，可使速度决策模型专注于学习如何根据当前环境和其他因素选择最佳左转加速度，而路径决策模型则专注于找到可完成穿越的合适半径，提高模型性能以及生成决策的准确性。

本发明授权基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分层强化学习的自动驾驶无信号交叉口决策生成方法，其特征在于，包括： 获取自车和对向来车所在的真实驾驶环境；所述驾驶环境包括环境观测值和动作空间； 将真实驾驶环境输入路径决策模块，得到决策轨迹；将决策轨迹输入速度决策模块，得到决策速度；所述路径决策模块和速度决策模块基于模拟驾驶环境、自车轨迹、结束条件和奖励函数进行训练； 自车根据决策轨迹和决策速度执行左转任务； 所述对向来车包括前车和后车，所述动作空间包括激进动作、退让动作和普通动作； 所述激进动作为，前车向前行驶，后车跟随前车执行与前车相同的行为；自车不执行左转行为； 所述退让动作为，前车在道路口减速至停止，后车跟随前车执行与前车相同的行为；自车执行左转行为通过路口，对向来车等待； 所述普通动作为，前车向前行驶，后车在道路口减速至停止；自车执行左转行为通过路口，后车等待； 所述路径决策模块的训练过程为： 获取第二驾驶环境和自车可变轨迹，输入路径决策模块进行训练；当触发第二结束条件时计算第二奖励，若第二奖励数值达到设定阈值则路径决策模块训练完成； 其中，所述第二驾驶环境包括第二环境观测值和动作空间；所述第二环境观测值包括自车和对向来车的运动参数、自车轨迹和对向来车轨迹的交叉点和自车速度行驶范围；所述第二结束条件包括穿越和碰撞；所述第二奖励包括第二无碰撞奖励、速度奖励、更改路径奖励和结束奖励。

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北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学;山东汇创信息技术有限公司;山东伟创信息技术有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区崮云湖街道芙蓉路3266号北京理工大学前沿技术研究院A-2座3层；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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