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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于欧拉螺旋线的无车道约束交叉口协同通行控制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：CN120656336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510660818.4，技术领域涉及：G08G1/16；该发明授权基于欧拉螺旋线的无车道约束交叉口协同通行控制方法是由曾伟良;廖梓希设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于欧拉螺旋线的无车道约束交叉口协同通行控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶领域，具体涉及一种基于欧拉螺旋线的无车道约束交叉口协同通行控制方法，包括将智能网联车加入有序注册集合；从有序注册集合中提取智能网联车，建立由交叉口进口停止线到目标出口车道的可优化无车道约束轨迹；获取智能网联车感知数据，生成状态‑动作‑奖励元组；将状态‑动作‑奖励元组输入到决策神经网络和评估神经网络，通过双网络协同训练更新网络参数；迭代生成各子轨迹段的优化控制动作，组合形成智能网联车完整通行轨迹。上述技术方案能够使智能网联车之间交互共享运动状态并协同生成平滑的无碰撞通行轨迹，提升了智能网联车在交叉口内行驶灵活性，突破传统基于固定车道线约束的通行方式局限。

本发明授权基于欧拉螺旋线的无车道约束交叉口协同通行控制方法在权利要求书中公布了：1.基于欧拉螺旋线的无车道约束交叉口协同通行控制方法，其特征在于，包括以下步骤： R1当智能网联车到达距交叉口几何中心点O的预设注册距离时，将智能网联车加入有序注册集合L； R2按顺序提取步骤R1所得L中的智能网联车i，建立由交叉口进口停止线到目标出口车道的可优化无车道约束轨迹，所述可优化无车道约束轨迹由若干欧拉螺旋线子轨迹段首尾相连组成； 步骤R2具体为： R2-1按顺序提取L中的智能网联车i，获取当前车道停止线坐标、目标出口车道坐标； R2-2构建可优化无车道轨迹，其由n段欧拉螺旋线子轨迹首尾连接而成，第j段曲线表达式为：，其中代表智能网联车i在第j条子轨迹的初始点，代表智能网联车i在第j条子轨迹的起点处初始转向角，代表从起点至当前坐标的弧长，代表第j条子轨迹段的曲率线性变化规律，代表初始点曲率，代表曲率变化率参数，代表智能网联车i在第j条子轨迹终点的横纵坐标，为第j条子轨迹的总弧长； R3获取智能网联车i感知数据，构建包含车辆状态和环境信息的状态空间S，构建包含轨迹控制参数的动作空间A，构建包含轨迹质量指标的奖励函数空间R，生成状态-动作-奖励元组e； 步骤R3具体为： R3-1智能网联车i行驶至第j条子轨迹段的起点时，获取当前子轨迹段的初始点与初始点曲率、智能网联车i当前速度、有序注册集合中i之前所有智能网联车各子轨迹段的终点坐标T，组成状态； R3-2智能网联车i执行动作从起始点延申弧长为的欧拉螺旋线到达第j条子轨迹段的终点，并按照恒加速度将速度线性变化，其中代表到达第j条子轨迹段终点时的速度变化量； R3-3智能网联车i行驶至第j+1条子轨迹段的起始点时，获取当前子轨迹段的起点与初始点曲率、智能网联车i当前速度、有序注册集合中i之前所有智能网联车各子轨迹段的终点坐标T，组成状态； R3-4计算智能网联车i从第j条子轨迹段起点到达终点的奖励，其中代表第j条子轨迹段终点与目标车道的长度、代表智能网联车i在第j条子轨迹段航行时间、智能网联车i在子轨迹段j内与其他车辆碰撞惩罚，为权重参数； R3-5通过步骤R3-1至R3-4获取采样数据，并输入到步骤R4中； R4将元组e输入到决策神经网络和评估神经网络，前者输入状态输出期望动作以此控制欧拉螺旋线参数，后者评估当前状态执行期望动作后的价值，通过双网络协同训练更新网络参数； R5迭代生成各子轨迹段的优化控制动作，组合形成智能网联车i完整通行轨迹。

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