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龙图腾网恭喜深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利一种基于强化学习的智能网联车自主决策方法、系统及装置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：CN119296054B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411816443.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于强化学习的智能网联车自主决策方法、系统及装置是由庄立坚;翟俊奇;修科鼎;李细细设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的智能网联车自主决策方法、系统及装置在说明书摘要公布了：一种基于强化学习的智能网联车自主决策方法、系统及装置，涉及自动驾驶领域，具体涉及一种基于强化学习的智能网联车自主决策方法、系统及装置。为了解决现有技术如何提高车辆自主决策的合理性和准确性的问题，本发明提供如下方案：所属系统包括数据采集、自主驾驶决策和控制模块。数据采集模块处理传感器数据和报文信息，发送给自主驾驶决策模块。自主驾驶决策模块使用DQN算法转换数据为初步决策，并采用价值函数修正最终决策。控制模块根据最终决策控制车辆行驶状态，实现高效自主驾驶。本发明在车辆智能驾驶中具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于强化学习的智能网联车自主决策方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的智能网联车自主决策系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块、自主驾驶决策模块和控制模块；所述数据采集模块，用于将车载传感器的采集数据和网联设备的报文信息进行预处理，得到预处理后的采集数据与预处理后的报文信息，并将其发送至自主驾驶决策模块；所述自主驾驶决策模块，用于将所述预处理后的采集数据通过DQN算法转换为初步驾驶决策，还用于将所述预处理后的报文信息构建成价值函数，并利用所述价值函数修正所述初步驾驶决策，进而得到最终车辆自主决策，并将所述最终车辆自主决策并发送给控制模块；所述控制模块，用于根据所述最终车辆自主决策控制车辆行驶状态；所述价值函数为： ；其中为奖励函数，为惩罚函数；所述价值函数包括：速度价值函数、变道价值函数以及停车价值函数；所述速度价值函数为： ；其中，为速度奖励因子，为道路限速下限，为道路限速上限，为车辆当前速度； 根据网联设备监控道路车辆密度正相关实时调整,的取值范围为，初步驾驶决策的车辆速度调整参考，正值为加速，负值为减速；所述变道价值函数为： ；其中，为车道拥挤程度因子； 根据网联设备监控车辆目前所在车道车辆密度调整，的取值范围为，根据的值覆盖车辆初步决策的变道行为，为正值时决策变道，向左变道，则向右变道，负值则维持初步决策结果；所述停车价值函数为： ；其中，为车道路况因子； 根据网联设备监控车辆目前所在车道是否存在车辆违规行驶和事故实时调整，的取值范围为，当的值为负时覆盖初步决策的结果并最终决策车辆应该停止；如果大于零则还需根据的值进行百分比减速；所述最终车辆自主决策依据三个价值函数，以及综合得出一个复合决策，其中优先级最高为，当决策车辆停止时，取消其他所有车辆控制决策。

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