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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利无信号灯交叉路口无人驾驶矿车协同控制方法和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：CN116935676B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310936816.4，技术领域涉及：G08G1/09；该发明授权无信号灯交叉路口无人驾驶矿车协同控制方法和系统是由高洪波;赵明;沈达;苏慧萍;廖晏祯设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本无信号灯交叉路口无人驾驶矿车协同控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无信号灯交叉路口无人驾驶矿车协同控制方法和系统，包括：基于冲突点模型，构建交叉口内部区域；基于交叉口内部区域，构建优化区域；矿车进入优化区域，向交叉路口管理器发送自车状态信息和通过请求；基于冲突表，交叉路口管理器判断矿车之间是否存在潜在冲突；根据先到先出和先进先出原则，判断矿车通行优先权；基于优先权分析结果，交叉路口管理器向已经发送通过请求的矿车发送通行指令和通行优先权信息；构建深度强化学习模型，基于DDPG算法训练深度学习网络并更新参数，调整交叉口内各矿车的加速度。本发明实现了无人驾驶矿车在无信号灯不规则交叉路口场景下安全通行，并有效地提高了通行效率。

本发明授权无信号灯交叉路口无人驾驶矿车协同控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种无信号灯交叉路口无人驾驶矿车协同控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于冲突点模型，构建交叉口内部区域； 步骤2：基于交叉口内部区域，构建优化区域； 步骤3：矿车进入优化区域，向交叉路口管理器发送自车状态信息和通过请求； 步骤4：基于冲突表，交叉路口管理器判断矿车之间是否存在潜在冲突； 步骤5：根据先到先出和先进先出原则，判断矿车通行优先权； 步骤6：基于优先权分析结果，交叉路口管理器向已经发送通过请求的矿车发送通行指令和通行优先权信息； 步骤7：构建深度强化学习模型，基于DDPG算法训练深度学习网络并更新参数，调整交叉口内各矿车的加速度； 构建交叉口内部区域时，首先基于冲突点模型，让矿车沿着固定轨迹行驶，分析出所有可能的轨迹冲突区域；然后，在各个进口车道绘制交叉口内部区域边界，要求是所有轨迹冲突区域都在所绘制的边界内部，所有边界围成的区域作为交叉口内部区域；最后，根据该边界向外拓展100m，作为优化区域边界，两种边界之间的区域即为优化区域； 收到允许通过的指令和通行优先权后，矿车驶入交叉口内部区域，否则需要在交叉口内部区域边界外停车等待； 所述步骤7包括： 首先，使用SUMO软件构建矿区交叉口仿真环境，初始化MADDPG算法神经网络，其中，每个智能体都有结构相同但参数不同的策略网络和目标策略网络，以及评价网络和目标评价网络； 其次，获取所有矿车的状态信息，包括车速、位置和车道信息，经过训练，输出每辆矿车在下一时刻的动作，并获得相应的奖惩，将所有智能体的当前状态、下一状态，以及采取的动作和获得的奖惩存入经验池； 最后，在训练过程中，基于优先经验回放的方法，从经验池中抽取样本，训练评价网络，通过最小化损失函数更新评价网络的参数，再根据梯度下降法更新相应策略网络参数，利用软更新来更新目标策略网络和目标评价网络； 训练过程中，每个矿车智能体的动作空间包括的连续动作，每个矿车智能体的奖惩函数相同，如下所示： 其中，，；，表示矿车经过交叉口区域的时间，表示权重；，表示矿车等待时间，表示权重； 若发生碰撞，给予强的负奖励-100，若通过交叉路口区域，给予强的正奖励50，此外，最小化矿车经过交叉口区域的总时间和等待时间，以提高通行效率，保证公平性； 所述优先经验回放，是指经验池中存储所有矿车智能体的当前状态、下一状态，以及采取的动作和获得的奖惩，用一个数组表示：，评价网络优先抽取较为重要的经验进行训练，从而加快收敛； 利用目标联合动作—价值y和评价网络输出的联合动作—价值函数，求解损失L的公式如下： 式中，是目标评价网络输出的联合动作—价值函数，是智能体i在j时刻的奖励值，是滞后更新的目标策略网络，S是样本数； 利用梯度下降法进行策略网络参数更新： 平衡因子为的软更新法的目标策略网络和目标评价网络参数更新公式如下： 式中，是目标策略网络，是目标评价网络。

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