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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于量子强化学习的自动驾驶汽车关键场景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：CN121168294B 。

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：202511725925.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于量子强化学习的自动驾驶汽车关键场景生成方法是由朱冰;汤瑞;赵健;张培兴;贾士政;黄殷梓;赵哲康;张博阳;阮景怡设计研发完成，并于2025-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于量子强化学习的自动驾驶汽车关键场景生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通技术领域，具体的说是一种基于量子强化学习的自动驾驶汽车关键场景生成方法。包括以下步骤：步骤一、构建仿真环境；步骤二、设计面向连续控制的量子策略网络；步骤三、构建多维稀疏奖励函数；步骤四、对量子策略网络进行交互式训练与优化；步骤五、输出结构化测试用例并进行可视化分析；本发明将关键场景生成建模为智能体与环境的动态交互过程，通过可学习的量子策略网络在高维状态空间中高效探索稀疏危险行为，通过引入量子叠加态与量子幅度放大机制，显著提升在高维场景空间中对稀疏关键场景的搜索效率，解决传统方法面临的组合爆炸与稀疏性难题。

本发明授权基于量子强化学习的自动驾驶汽车关键场景生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于量子强化学习的自动驾驶汽车关键场景生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、构建仿真环境； 11定义场景状态空间； 12每次场景生成时，独立随机初始化主车速度、干扰车位置、速度及车道； 步骤二、设计面向连续控制的量子策略网络； 21建立量子比特数与状态维度的对齐； 22采用归一化旋转角进行映射； 23采用两层参数化量子电路结构，每层依次包含：对每个量子比特施加绕Y轴的可调旋转操作，并通过相邻量子比特之间的受控非门构建链式纠缠采用； 24设计连续动作的确定性输出机制； 步骤三、构建多维稀疏奖励函数； 31定义总奖励为五项之和：TTC风险、主车减速度、干扰车加速度突变、碰撞、切入奖励； 32分别对五项进行定义； 步骤四、对量子策略网络进行交互式训练与优化； 41获取策略的目标； 42采用同步扰动随机逼近算法更新参数； 43每轮迭代中重置环境、执行episode、更新参数并记录关键场景； 步骤五、输出结构化测试用例并进行可视化分析； 51根据预设标准判断是否为关键场景，并提取场景指纹； 52将关键场景保存为JSON文件，并生成轨迹图、加速度曲线等可视化分析结果。

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吉林大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区前进大街2699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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