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龙图腾网获悉奇瑞汽车股份有限公司申请的专利一种自动驾驶车辆换道决策方法、系统及自动驾驶车辆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：CN119796253B 。

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：202510211963.4，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种自动驾驶车辆换道决策方法、系统及自动驾驶车辆是由杨诚设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶车辆换道决策方法、系统及自动驾驶车辆在说明书摘要公布了：本发明属于汽车技术领域，提供了一种自动驾驶车辆换道决策方法、系统及自动驾驶车辆，其技术方案为对获取的道路环境信息进行预处理；基于预处理后的道路环境信息对构建的时空特征提取网络进行训练，得到训练后的时空特征提取网络；结合实时感知的驾驶环境数据和训练后的特征提取网络预测得到环境感知结果和换道决策预测结果；将环境感知结果和换道决策预测结果融合得到状态表示，结合状态表示和动作价值函数调整最佳换道策略；基于调整后的最佳换道策略进行路径规划，根据路径规划结果生成控制车辆的方向盘角度信号和车速控制信号。可以实现更精确的换道决策。

本发明授权一种自动驾驶车辆换道决策方法、系统及自动驾驶车辆在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶车辆换道决策方法，其特征在于，包括如下步骤： 对获取的道路环境信息进行预处理； 基于预处理后的道路环境信息对构建的时空特征提取网络进行训练，得到训练后的时空特征提取网络； 结合实时感知的驾驶环境数据和训练后的特征提取网络预测得到环境感知结果和换道决策预测结果； 将环境感知结果和换道决策预测结果融合得到状态表示，结合状态表示和动作价值函数调整最佳换道策略； 基于调整后的最佳换道策略进行路径规划，根据路径规划结果生成控制车辆的方向盘角度信号和车速控制信号； 其中，所述时空特征提取网络的构建过程包括： 将获取的各个传感器获取的道路环境信息输入至CNN网络得到空间特征；具体包括：将输入数据经过多个卷积层提取不同类型传感器的特征数据，将实时视频帧数据输入至第一卷积层中，提取得到图像的空间特征；将雷达数据输入至第二卷积层中，提取雷达数据目标距离和车辆速度；将激光雷达数据输入至第三卷积层中，提取点云数据中的三维空间结构、障碍物位置； 将得到空间特征和时间序列数据输入至RNN网络，提取得到综合时空特征； 基于综合时空特征输出换道决策特征； 其中，所述结合状态表示和动作价值函数调整最佳换道策略，包括： 在给定的状态表示下，根据当前的动作价值函数选择一个动作； 执行动作后，确定执行动作后获得的新状态、在新状态下选择的最优动作以及相应的奖励r，计算最优动作及新状态的动作价值； 通过最大化动作价值函数，选择最佳动作，即最佳换道策略。

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