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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利面向复杂道路场景的自适应自动驾驶方法及系统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：CN120952098B 。

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：202511469927.4，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权面向复杂道路场景的自适应自动驾驶方法及系统是由尹智帅;韦清泉;何志伟;梁洋;缪铭泽;郑宁宇设计研发完成，并于2025-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向复杂道路场景的自适应自动驾驶方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了面向复杂道路场景的自适应自动驾驶模型的训练方法及系统，其中方法包括：对多个一级自动驾驶模型进行训练，不同模型的奖励函数对应不同的训练策略倾向；对训练好的多个一级自动驾驶模型进行综合评分，筛选出综合评分最高的三个模型作为专家模型；对二级自动驾驶模型进行训练，将训练集中的数据输入三个专家模型，再将三个专家模型的输出带入二级自动驾驶模型的奖励函数进行计算，在与专家示范动作保持相对一致的情形下受到更少惩罚，若偏离示范动作则会在奖励层面受到更大扣减，经过训练后的二级自动驾驶模型的策略向专家模型的示范动作靠拢。本发明可提高自动驾驶的多场景适应性，丰富决策候选空间，同时缩短训练周期并降低难度。

本发明授权面向复杂道路场景的自适应自动驾驶方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂道路场景的自适应自动驾驶模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 对预先构建的多个一级自动驾驶模型进行训练，不同模型的奖励函数对应不同的训练策略倾向，具体对应安全性奖励和行驶效率奖励之间权衡的不同权重；一级自动驾驶模型的输入为道路环境信息、自车以及其他车辆状态信息，输出为车辆自动驾驶动作的控制量，包括车辆方向盘转角、油门、刹车踏板动作的控制量； 对训练好的多个一级自动驾驶模型进行综合评分，筛选出综合评分最高的三个模型作为专家模型；综合评分的具体过程包括：通过预先构建的个体评价模型衡量自车的行驶表现并评分，以及通过预先构建的社交评价模型衡量自车与其他周围车辆的交互安全性并评分，再根据预设权重对两个评分进行加权求和，得到综合评分； 对预先构建的二级自动驾驶模型进行训练，该二级自动驾驶模型的输入、输出与一级自动驾驶模型相同，具体训练时，将训练集中的数据输入三个专家模型，再将三个专家模型的输出带入二级自动驾驶模型的奖励函数进行计算，在与专家示范动作保持相对一致的情形下受到更少惩罚，若偏离示范动作则会在奖励层面受到更大扣减，经过训练后的二级自动驾驶模型的策略向专家模型的示范动作靠拢。

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