南京理工大学何赏璐获国家专利权
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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于HDDQN和TCN混合模型的自动驾驶车换道轨迹规划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：CN119283894B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411338848.5，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于HDDQN和TCN混合模型的自动驾驶车换道轨迹规划方法是由何赏璐;高彬彬;王杰;刘瑾妍;叶茂设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于HDDQN和TCN混合模型的自动驾驶车换道轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于HDDQN和TCN混合模型的自动驾驶车换道轨迹规划方法，具体方法如下：构建自动驾驶车换道轨迹规划模型；获取历史环境空间状态信息对自动驾驶换道轨迹模型进行训练；采用训练完成的自动驾驶车换道轨迹规划模型对自动驾驶车道轨迹进行预测；优点：本发明能够适应不断变化的复杂的交通环境，稳定性较好，可以应对复杂的控制问题，为自动驾驶换道系统提供技术支撑；使用TCN对数据进行处理，有助于DDQN更好地理解车辆之间的关系和动态变化，从而做出更准确的目标决策和轨迹规划动作，并且有助于提高自动驾驶的换道效率与稳定性；通过对奖励函数进行改进，在保证车辆换道稳定性的同时提升了乘客的舒适性。
本发明授权一种基于HDDQN和TCN混合模型的自动驾驶车换道轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于HDDQN和TCN混合模型的自动驾驶车换道轨迹规划方法，其特征在于：具体方法如下： S1.构建自动驾驶车换道轨迹规划模型，所述自动驾驶车换道轨迹规划模型包括输入层、换道分层和输出层，换道分层由时间卷积网络TCN和两个双深度Q网络DDQN构成，其中： TCN与一个DDQN构成换道决策层，TCN与另一个DDQN构成轨迹规划层，经输入层输入的环境状态空间信息经过TCN后分别输入两个DDQN，换道决策层中的DDQN输出的换道决策目标输入轨迹规划层中的DDQN，轨迹规划层中的DDQN输出的预测的轨迹规划动作经由输出层输出； S2.获取历史环境空间状态信息，将历史环境空间状态信息作为训练集，对自动驾驶换道轨迹模型进行训练； S3.采用训练完成的自动驾驶车换道轨迹规划模型对自动驾驶车道轨迹进行预测。
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