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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策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：CN115973156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310171189.X，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制方法是由黄志清;王舒晴;张晨阳设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制方法，本发明提出基于近端策略优化算法的端到端无人驾驶变道决策控制模型。该模型根据获取的车辆及行驶环境相关信息作为输入状态，经过神经网络的处理后直接输出车辆油门、刹车和转向的控制量。对于基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制模型，首先是设计网络结构，包括Actor网络、OldActor网络和Critic网络；然后设计了状态空间、动作空间和奖励函数；最后在TORCS仿真平台上进行模型训练并验证。本发明采用PPO算法，能较好解决深度强化学习中的学习率难以设置的问题，同时提高了模型训练的收敛速度。

本发明授权一种基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制模型；所述无人驾驶变道决策控制模型的神经网络由演员网络和评论家网络构成，演员网络包括Actor网络和OldActor网络，评论家网络包括一个Critic网络；其中，Actor网络用于决策无人车执行变道驾驶行为时输出的控制量，输入传感器获取到的无人车当前环境信息，输出能够实现变道驾驶行为的控制量，即动作空间，OldActor网络与Actor网络结构相同；所述OldActor网络为Actor网络若干步之前的神经网络参数；Critic网络用于对演员网络决策出的执行变道驾驶行为的控制量打分，输入当前环境信息，输出在当前环境信息下，执行演员网络输出的控制量的分数，即动作空间的状态价值；完成近端策略优化算法的神经网络的构建；建立无人驾驶变道决策控制模型的数据缓冲区，以存储无人车与环境交互过程中产生的数据，用于模型的更新； 步骤2：训练基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制模型；无人车与所在环境交互获取当前环境信息、动作空间、动作空间的对数概率Logprob、在当前环境信息下执行动作空间获得的奖励值、下一时刻的环境信息、回合结束标志is_terminal；通过无人车与环境交互获得的信息对模型进行训练；当前环境信息包括车辆转角、车辆速度、车辆距离道路边缘和中心线的距离信息组成的高维空间；动作空间包含转向控制量、油门控制量和刹车控制量；在设计奖励函数时综合考虑了无人车的速度与目标驾驶状态即无人车完成变道时的最终驾驶状态； 步骤3：测试基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制模型；使用训练好的基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制模型在新的环境中进行变道，以验证基于近端策略优化算法的无人驾驶变道决策控制模型的可靠性。

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