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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于强化学习驾驶世界模型的端到端自动驾驶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：CN117218618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202311186440.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于强化学习驾驶世界模型的端到端自动驾驶方法及系统是由黄岩军;杜嘉彤;白玉龙;栗烨;陈虹设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习驾驶世界模型的端到端自动驾驶方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种基于强化学习驾驶世界模型的端到端自动驾驶方法及系统，该方法包括以下步骤：首先，以汽车前视相机作为输入图像，基于生成式世界模型，得到环境有效交通信息；汽车前视相机为单目相机；接下来，模拟线虫神经网络，建立类脑神经回路网络；最后，将环境有效交通信息输入至类脑神经回路网络，得到自动驾驶的控制输出。本申请通过利用汽车前视相机作为输入，采用生成式驾驶世界模型提取与存储环境动力学信息，并模拟线虫神经系统建立类脑神经网络结构来取代传统强化学习中的感知机网络或者卷积网络，通过与环境不断交互，训练强化学习车辆智能体，从而完成端到端自动驾驶任务。

本发明授权基于强化学习驾驶世界模型的端到端自动驾驶方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习驾驶世界模型的端到端自动驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤： 以汽车前视相机作为输入图像，基于生成式世界模型，得到环境有效交通信息；所述汽车前视相机为单目相机； 模拟线虫神经网络，建立类脑神经回路网络； 将所述环境有效交通信息输入至所述类脑神经回路网络，得到自动驾驶的控制输出； 基于生成式世界模型，得到环境有效交通信息，包括： 对所述输入图像进行图像编码，从图像特征中提取二维特征； 将所述二维特征投影至三维空间，得到三维特征，并预测每个三维特征的深度概率分布； 基于所述深度概率分布，采用加和池化的方式将所述三维特征映射至鸟瞰图空间中，得到鸟瞰图视角下的图像特征； 基于所述图像特征和隐藏特征，获取当前时刻的环境动力学信息； 基于所述图像特征和隐藏特征，获取当前时刻的环境动力学信息，包括： 通过所述图像特征拟合环境动力学后验分布； 通过隐藏特征拟合环境动力学先验分布； 以所述环境动力学后验分布和所述环境动力学先验分布相差最小进行训练，并基于所述环境动力学后验分布和所述隐藏特征，通过分别生成后验特征、先验特征，得到当前时刻的环境动力学信息；其中， 所述后验特征通过包含历史时刻信息的隐藏特征、前一时刻的动作以及所述图像特征采样生成； 所述先验特征通过包含历史时刻信息的隐藏特征以及前一时刻的动作采样生成； 利用当前时刻的环境动力学信息生成当前时刻的隐藏特征，作为下一时刻的隐藏特征； 假设后验特征和先验特征均符合正态分布，所述后验特征和所述先验特征的生成过程表示为： （1） 其中，表示特征向量；表示输入图像；表示后验特征；表示先验特征；表示隐藏特征；表示对k时刻的图像进行图像编码，得到图像特征的过程；表示所述后验特征的生成过程；表示所述先验特征的生成过程；表示前一时刻的动作；表示下一时刻的隐藏变量通过循环神经网络编码得到。

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