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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于行为风险强化学习的智能汽车环岛驾驶决策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：CN118991769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411047023.8，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种基于行为风险强化学习的智能汽车环岛驾驶决策方法是由吴坚;石裕康设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行为风险强化学习的智能汽车环岛驾驶决策方法在说明书摘要公布了：本发明属于汽车技术领域，具体的说是一种基于行为风险强化学习的智能汽车环岛驾驶决策方法。首先，分析并建立汽车横纵向耦合动作空间、包含驾驶任务‑周围环境‑自车信息的多尺度状态空间、考虑安全‑任务‑驾驶行为的多目标奖励函数。其次，通过应用多层感知机的自学习行为风险分类器，对智能体行为风险进行分类评定，并基于行为风险分类结果设计基于行为风险的策略优化目标，来优化强化学习驾驶决策算法，以解决奖励函数设计不足对于驾驶策略优化的影响，并引导驾驶决策朝向更安全方向收敛。

本发明授权一种基于行为风险强化学习的智能汽车环岛驾驶决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于行为风险强化学习的智能汽车环岛驾驶决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、搭建环岛场景模型； 步骤二、构建自学习行为风险分类器； 步骤三、对行为风险强化学习驾驶决策算法进行建模，从而实现智能汽车在环岛驾驶的决策； 其中，所述步骤二的具体方法如下： 21构建多层感知机，输入为状态空间s和动作空间a，输出为三种行为风险类别即安全、低危、高危的概率； 22对分类器进行训练，具体如下： 1数据收集和标注：基于现有的环岛决策策略，收集环岛驾驶仿真数据；从收集的数据中随机采样状态‑动作对{s,a}，并进行行为风险类别标注，评估其驾驶决策行为的风险；三种行为风险的判断依据为：高危行为指在将发生碰撞、驶出车道或高速转向的危险工况下，执行后将继续恶化驾驶安全的行为；安全行为指在安全工况下执行跟随、换道行为或者在危险工况下执行避免工况进一步恶化的行为；低危行为指在安全工况中，执行后将恶化驾驶安全的行为； 2预训练：使用标注数据对分类器进行基于监督学习的预训练，使初步具备区分不同风险类别的能力； 3自学习训练：预测阶段，分类器首先对无标签的环岛数据进行预测；高置信度筛选，对于那些风险类别预测置信度超过90％的状态‑动作对，将其标注为对应的预测类别，并将这些数据加入下一轮训练集，循环训练，重复自学习过程，不断更新分类器； 4终止训练：当分类器在测试集上的分类准确率不再提高时，结束训练； 采用焦点损失和标签分布感知边距损失组成的联合损失来处理预训练以及自学习训练过程中存在的类别不平衡及困难样本挖掘的问题，构建联合损失函数如下所示： 式中，γ为调节权重因子的超参；py∈[0,1]为预测值；αy＝3∑jnjy为平衡样本数量的权重参数，其中nj为各类别的样本数；设计损失函数中与类别占比相关的参数αy,ny随着训练动态变化，而实现损失函数的自适应调整。

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