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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于LSTM深度强化学习的自动驾驶定位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：CN115840240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211504017.1，技术领域涉及：G01S19/40；该发明授权基于LSTM深度强化学习的自动驾驶定位方法及系统是由苏文胜;马垣德;李珍妮;唐健浩;谢胜利;元荣设计研发完成，并于2022-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LSTM深度强化学习的自动驾驶定位方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LSTM深度强化学习的自动驾驶定位方法及系统，该方法包括：基于部分可观测马尔可夫决策对自动驾驶复杂环境进行归一化预处理，得到实时动态定位结果；将实时动态定位结果输入至基于LSTM的深度强化学习模型进行校正处理，得到位置校正动作评估值；基于位置校正动作评估值对自动驾驶车辆进行位置定位修正。该系统包括：预测模块、修正模块和应用模块。通过使用本发明，能够通过考虑自动驾驶在复杂环境中具有高动态、时序性和复杂性从而生成更精准的卫星定位位置。本发明作为基于LSTM深度强化学习的自动驾驶定位方法及系统，可广泛应用于自动驾驶卫星定位技术领域。

本发明授权基于LSTM深度强化学习的自动驾驶定位方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LSTM深度强化学习的自动驾驶定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于部分可观测马尔可夫决策对自动驾驶复杂环境进行归一化预处理，得到实时动态定位结果； 将实时动态定位结果输入至基于LSTM的深度强化学习模型进行校正处理，得到位置校正动作评估值； 基于位置校正动作评估值对自动驾驶车辆进行位置定位修正； 所述基于部分可观测马尔可夫决策对自动驾驶复杂环境进行预测处理，得到实时动态定位初始结果这一步骤，其具体包括： 通过实时动态定位技术获取自动驾驶的复杂环境信息与智能体定位信息； 基于部分可观测马尔可夫决策对自动驾驶复杂环境进行建模处理，得到环境模型； 通过环境模型对自动驾驶的复杂环境信息与智能体定位信息进行表示，得到相应的信念状态分布； 通过POMDP规划方法对相应的信念状态分布进行求解，得到实时动态定位结果； 所述通过POMDP规划方法对相应的信念状态分布进行求解，得到实时动态定位结果这一步骤，其具体包括： 基于POMDP规划方法，定义相应的动作空间、观测状态空间、信念状态空间和奖励函数； 通过动作空间对智能体定位信息进行修正处理，得到修正后的智能体定位信息； 基于观测状态空间对智能体定位信息进行预测处理，得到预测后的智能体定位信息； 基于信念状态空间，将预测后的智能体定位信息与智能体定位信息进行替换处理并更新信念状态空间； 通过奖励函数对修正后的智能体定位信息与预测后的智能体定位信息之间的差值平方误差和进行取负处理，得到实时动态定位结果； 所述对修正后的智能体定位信息与预测后的智能体定位信息之间的差值平方误差和进行取负处理的计算公式如下所示： 上式中，表示奖励正则化因子，表示模型在时刻模型校正定位的信息与地图匹配定位信息的欧几里得距离的负数，表示奖励折扣因子，表示时刻的累计奖励回报。

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