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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于WOA-改进TD3算法的车辆纵向控制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：CN120116966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510612183.0，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权基于WOA-改进TD3算法的车辆纵向控制方法及系统是由华夏;刘舒沁;程相乐;施高彦设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于WOA-改进TD3算法的车辆纵向控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于WOA‑改进TD3算法的车辆纵向控制方法及系统，建立纵向动力学模型，基于待控制车辆的行驶工况配置关联车辆的行驶状态策略；引入不对称Actor‑Critic网络机制，建立基于马尔可夫决策过程的TD3算法网络预测模型，对其输出的期望加速度以优先经验回放机制及WOA优化算法迭代训练；以训练后的预测模型对待控制车辆纵向控制；系统包括配置于待控制车辆的控制器、驱动系统、传动系统和传感设备，传感设备获取待控制车辆的关联车辆的行驶状态，传输至控制器，控制器采用方法获取期望加速度，控制器将期望加速度转换为控制指令，驱动系统基于控制指令控制待控制车辆的加速和制动，传动系统配合驱动系统实现动力传递。

本发明授权基于WOA-改进TD3算法的车辆纵向控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于WOA-改进TD3算法的车辆纵向控制方法，其特征在于：所述方法建立纵向动力学模型，基于待控制车辆的行驶工况配置关联车辆的行驶状态策略；引入不对称Actor-Critic网络机制，建立基于马尔可夫决策过程的TD3算法网络预测模型，建立所述预测模型包括以下步骤： S3.1建立待控制车辆的状态空间和动作空间； S3.2设计待控制车辆的多目标控制的奖惩函数； S3.3引入不对称的Actor-Critic架构，建立包括一个Actor网络及两个Critic网络的预测模型； 对其输出的期望加速度以优先经验回放机制及WOA优化算法进行迭代训练，训练所述预测模型包括以下步骤： S4.1构建优先经验回放缓冲池，用于存储交互数据，初始化，以WOA初始优化后的最优向量解码为预测模型的超参数；获取初始状态，其中，dact为待控制车辆与前序车辆的间距，ddes为期望安全距离，v为待控制车辆的车速，vp为前序车辆的速度； S4.2在当前状态下，Actor网络根据当前策略选择并执行动作，获得下一状态和奖惩函数状态；将经验数据存入优先经验回放缓冲池； S4.3从优先经验回放缓冲池采样一个批次的经验数据，采样概率与优先经验回放机制中的优先级相关； S4.4使用Actor网络的目标策略网络选择下一动作，并根据Critic网络计算目标Q值； S4.5更新Critic网络并计算当前Critic网络的损失，基于优先经验回放机制，计算每个经验样本的重要性采样权重； S4.6基于预设的延迟更新Actor网络的规则，若满足更新条件，则更新一次Actor网络，并计算Actor网络的损失，否则直接进行S4.7； S4.7根据计算的采样概率，从优先经验回放缓冲池随机选择一组经验数据，并根据TD误差更新经验优先级，其中，Si为当前样本的状态，ai为当前样本的执行动作，Ri为当前样本的奖惩函数，Si+1为下一样本的状态； S4.8更新目标Critic网络； S4.9当达到设定的训练回合数或性能满足要求时，结束训练并获得最优期望加速度，否则继续进行WOA优化迭代，重复步骤S4.2至S4.8； 以训练后的预测模型对待控制车辆进行纵向控制。

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