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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于物理信息自组织分组的混合交通场景智能网联汽车协同控制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：CN120913416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511445767.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于物理信息自组织分组的混合交通场景智能网联汽车协同控制方法是由张浩宇;沈翔;王喆冰;付清浩;仲立贤;朱旻豪;章家恺;陈喜群设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息自组织分组的混合交通场景智能网联汽车协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理信息自组织分组的混合交通场景智能网联汽车协同控制方法。包括获取路网中历史的每个汽车的状态信息和智能网联汽车的动作，进而获取观测信息，根据观测信息进行采样，根据采样的结果划分通信群组；构建智能网联汽车协同模型，根据划分通信群组后的每个智能网联汽车的观测信息和动作训练智能网联汽车协同模型；获取路网中当前时刻的每个汽车的观测信息进而进行分组，再输入到训练好的智能网联汽车协同模型中输出下一步动作，智能网联汽车执行此动作来优化路网运行效率。本发明方法解决了传统方法对基础设施的依赖和现有智能网联汽车控制算法在通信与扩展性上的局限性技术问题，使得本发明具有良好的实际应用潜力。

本发明授权一种基于物理信息自组织分组的混合交通场景智能网联汽车协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息自组织分组的混合交通场景智能网联汽车协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取路网中历史的每个汽车的状态信息和汽车中每个智能网联汽车的动作，每个智能网联汽车根据所有汽车的状态信息获取观测信息，根据所有观测信息对智能网联汽车分别进行群组领导者采样和跟随者采样，根据采样的结果划分通信群组； S2、构建智能网联汽车协同模型，根据步骤S1中划分通信群组后的每个智能网联汽车的观测信息和动作训练智能网联汽车协同模型，得到训练好的智能网联汽车协同模型； 所述智能网联汽车协同模型包括通信消息处理模块和强化学习模块；根据智能网联汽车的观测信息和动作空间构建强化学习经验回放池，每个智能网联汽车的观测信息和强化学习经验回放池中的未来信息序列一起输入到高斯随机数生成器中生成压缩通信消息；在预设的通信步骤中，每个通信群组的领导者将通信群组内的所有智能网联汽车的压缩通信消息取平均值后得到平均通信消息，并将平均通信消息作为通信群组内每个智能网联汽车的最新通信消息；将每个智能网联汽车自身的观测信息和最新通信消息再输入到强化学习模块中得到动作结果，根据通信消息处理模块的损失函数和强化学习模块损失函数不断对智能网联汽车协同模型进行优化训练； S3、获取路网中当前时刻的每个汽车的观测信息，根据所有观测信息对汽车中的智能网联汽车分别进行群组领导者采样和跟随者采样，根据采样的结果划分通信群组，将划分通信群组后的每个智能网联汽车的观测信息输入到训练好的智能网联汽车协同模型中输出下一步动作，各个智能网联汽车执行对应的动作。

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