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龙图腾网获悉苏州感测通信息科技有限公司申请的专利一种基于机器自学习的车辆车道保持系统及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：CN114763137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210378576.6，技术领域涉及：B60W30/12；该发明授权一种基于机器自学习的车辆车道保持系统及方法是由苏岩设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器自学习的车辆车道保持系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器自学习的车辆车道保持系统，包括传感器感知模块和自学习控制模块，所述传感器感知模块，用来感知车辆所处的环境状态并将感知的环境状态信息发送给自学习控制模块；所述自学习控制模块，通过与环境的不断交互自学习车道保持的相关策略。本发明使用神经网络来处理进行端到端控制，控制更抽象，能有效在各种状态下进行相关控制；同时使用强化学习，使算法本身具有一定的自学习能力；在相应网络的浅层网络中加入图像处理技术，使神经网络的学习速度更快。

本发明授权一种基于机器自学习的车辆车道保持系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器自学习的车辆车道保持方法，其特征在于，该方法所涉及的系统包括传感器感知模块和自学习控制模块，所述传感器感知模块，用来感知车辆所处的环境状态并将感知的环境状态信息发送给自学习控制模块； 所述自学习控制模块，通过与环境的不断交互自学习车道保持的相关策略； 该方法包括以下步骤： 步骤1、初始化车辆状态，使之随机在车道保持任务环境中；转入步骤2； 步骤2、传感器感知模块通过对环境的感知将传感器采集的数据转换成相应的矩阵，用来描述车辆状态；传感器感知模块通过车载摄像头获得车辆前方的道路照片并转换为224x224x3大小的图像，再通过IMU传感器获得车辆的三轴加速度与三轴角加速度信息，同时速度传感器获得当前的速度信息，并通过以上信息来描述车辆状态； 转入步骤3； 步骤3、自学习控制模块通过对相应的车辆状态进行计算，更新自己的控制策略，并计算出车辆应当采取的控制量，然后将该控制量发送给被控车辆；在控制策略更新的过程中，自学习控制模块共有4个神经网络，分别为价值网络、目标价值网络、动作网络和目标动作网络，在4个神经网络的浅层网络中迁移了resnet34特征提取网络； 具体步骤如下： 步骤3-1、从算法缓存中抽取部分五元组；转入步骤3-2； 步骤3-2、目标动作网络通过抽取到的下一状态选择下一状态应采取的控制量；转至步骤3-3； 步骤3-3、目标价值网络计算下一状态采用的控制量的价值；转入步骤3-4； 步骤3-4、价值网络通过当前状态和当前动作下采取的动作计算当前的价值，然后根据目标价值网络计算得到的下一状态控制量的价值，来更新其网络参数；转至步骤3-5； 步骤3-5、动作网络通过采取的动作和价值网络对动作的评估来更新自己的网络参数；转入步骤3-6； 步骤3-6、每隔一段时间，将动作网络和价值网络的网络参数浅复制到价值网络和目标动作网络中； 转入步骤4； 步骤4、车辆采取相应的控制量与环境进行交互，交互完成后达到下一个状态，计算出在此过程中环境给予的奖励；转入步骤5； 步骤5、判断车辆是否学到相应的成熟策略，即判断车辆学习到的控制策略是否收敛，若在多次控制的过程中，车辆的控制策略总能是车辆完成车道保持任务，说明车辆已经学习到相应的成熟策略，若车辆已经学习到相应的成熟策略则自学习过程结束，否则转入步骤6； 步骤6、判断车辆的状态是否达到任务的完成态，若车辆状态为任务的完成态，则将车辆状态、控制量、下一状态、奖励和完成标志打包组成五元组，放入算法缓存中，算法抽取缓存的经验数据，根据经验中车辆获得的奖励和车辆的动作来优化自身的网络，使自身的策略朝总奖励提升的方向优化，然后返回步骤1；否则返回步骤3。

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