深圳市优必选科技股份有限公司叶俊获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市优必选科技股份有限公司申请的专利自动驾驶行为决策方法、驾驶决策设备和可读存储介质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：CN119773807B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411993344.7，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权自动驾驶行为决策方法、驾驶决策设备和可读存储介质是由叶俊;熊金冰;庞建新;焦继超;郭创鹏设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本自动驾驶行为决策方法、驾驶决策设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种自动驾驶行为决策方法、驾驶决策设备和可读存储介质，涉及自动驾驶技术领域。本申请通过调用基于自适应动态规划技术训练得到的驾驶行为策略网络和驾驶代价评估网络，基于目标车辆的实时驾驶环境状态进行蒙特卡洛树搜索，以将自适应动态规划技术融入到蒙特卡洛树搜索算法的各个决策阶段，指导蒙特卡洛树搜索算法聚焦于对高价值决策的有效搜索，降低无效搜索的工作量、计算资源损耗负担和时间损耗，提高蒙特卡洛树搜索算法的决策效率和决策准确性，从而快速且可靠地决策出目标车辆在当前时刻于复杂驾驶环境下的最优驾驶动作，以便在考虑其他交通参与者的复杂驾驶环境下实现快速、鲁棒性好且决策解释性强的驾驶行为决策功能。
本发明授权自动驾驶行为决策方法、驾驶决策设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶行为决策方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标车辆在当前时刻的实际驾驶环境状态； 调用驾驶行为策略网络和驾驶代价评估网络基于所述实际驾驶环境状态进行蒙特卡洛树搜索，并在满足搜索终止条件时确定对应蒙特卡洛树中根节点的符合驾驶行为代价最小化的最优子节点；其中，所述蒙特卡洛树中的所有节点各自表示一个驾驶环境状态，所述根节点表示所述实际驾驶环境状态，所有节点各自的初始驾驶行为代价由所述驾驶代价评估网络基于该节点的驾驶行为预估结果和驾驶环境状态评估得到，所有节点各自的驾驶行为预估结果由所述驾驶行为策略网络基于该节点的驾驶环境状态预估得到；所述驾驶行为策略网络与所述驾驶代价评估网络基于自适应动态规划结构训练得到； 将所述最优子节点与所述根节点之间的驾驶行为动作，作为所述目标车辆在当前时刻的最优驾驶动作。
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