买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于多智能体强化学习的智能驾驶模拟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：CN120540387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202510650414.7，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于多智能体强化学习的智能驾驶模拟方法及系统是由李浥东;陶耀东;邓昌义设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体强化学习的智能驾驶模拟方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多智能体强化学习的智能驾驶模拟方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，用于解决传统路径规划方法通常基于静态地图和规则，难以适应动态变化的交通环境，容易导致局部最优解，分配策略基于固定的规则或简单的启发式算法，导致能源浪费、续航里程缩短，衰减方法的选择对算法的收敛速度和稳定性有重要影响的问题；通过多智能体强化学习，系统能够实现智能化的路径规划、动力分配和车速调节，提高驾驶的自动化水平。综合考虑安全性、效率和舒适性，在复杂的交通环境中实现多目标的优化，提升整体驾驶性能，具有较强的鲁棒性和适应能力，动态调整电池能耗分配策略，减少能源浪费。

本发明授权基于多智能体强化学习的智能驾驶模拟方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多智能体强化学习的智能驾驶模拟方法，其特征在于；包括步骤： 步骤S1：依据智能体的安全性、效率和舒适性设计奖励函数，与环境进行交互获取即时奖励，贝尔曼方程更新状态价值表，逐步找到最优路径； 步骤S2：利用时间序列结合安全性、效率和舒适性预测未来车辆状态，对动力分配进行预测分析，并基于预测结果动态调整电池能耗分配策略； 步骤S3：依据任务的复杂性以及奖励程度的平稳度决定选择线性衰减法何时选择指数衰减法； 步骤S4：基于Q-learning结合安全性与动力分配调节车速保持安全车距； 获取判断结果，通过时间序列模型进行动力分配预测分析，进一步细化并优化调整初始化分配方案； 判断结果包括初始化分配方案不合理结果； 其中，通过时间序列模型进行动力分配预测分析的具体步骤如下： 步骤B1，获取预测用数据； 步骤B2，建立ARIMAX模型； 步骤B3，使用最大似然估计MLE方法来估计ARIMAX模型参数； 步骤B4，验证拟合模型的效果，通过残差分析法检查模型的拟合优度； 步骤B5，利用拟合好的模型对未来的分配方案进行预测，将预测结果的最大值作为未来时间段内动力需求的最高点； 动力需求数据指的是历史动力需求数据，其数据作为时间序列的主变量； 更进一步的，ARIMAX模型的基本形式为： 式中，为当前时间点的动力需求，为常数项，为第i阶自回归参数，是自回归项的阶数，为第j阶移动平均参数，是移动平均项的阶数，是白噪声项，代表随机误差，是外生变量的系数，是外生变量的滞后阶数，是滞后k期的外生变量； 误差项服从正态分布，则似然函数为： 对似然函数取对数，得到对数似然函数： 通过最大化对数似然函数，求得参数估计值、、、、; 通过预测结果的最大值，最小值以及平均值，动态调整初始化电池能耗分配策略。

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北京交通大学，其通讯地址为：100080 北京市海淀区西直门外上园村3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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。