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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利类人决策方法、以及类人决策模型构建方法和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：CN115525036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202211221370.9，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权类人决策方法、以及类人决策模型构建方法和系统是由章新杰;吕晓星;李帅;郭孔辉;陈山石;庄晔;张玉新;丁海涛设计研发完成，并于2022-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本类人决策方法、以及类人决策模型构建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于构建智能汽车类人决策模型的方法和系统，包括：分析主车在当前交通环境的认知任务，确定主车在交通场景中与认知环节相关的关键要素，基于此，分析主车与交通环境之间多智能体安全的表征方法，构建类人理解模型；分析关键要素所表征的长期安全风险，并根据长期安全风险评价结果和目的地规划结果，对交通态势进行未来时空范围的预测，构建启发式预判模型，进一步结合类人理解模型，形成类人理解与预判决策模型；根据除多智能体安全外的优化评价参量，对由类人理解与预判决策模型得到的决策结果进行优化。本发明能使决策结果在时空尺度上保持逻辑连续，并通过模型间的合理衔接提高决策模型的可解释性与可扩展性。

本发明授权类人决策方法、以及类人决策模型构建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于构建智能汽车类人决策模型的方法，其特征在于，包括： 分析主车在当前交通环境的认知任务确定所述主车在交通场景中与认知环节相关的关键要素，基于此，分析主车与交通环境之间多智能体安全的表征方法，构建类人理解模型，其中，主车认知任务分析是指考虑了主车与所有旁车之间在横向、纵向运动学变化及动力学特性方面对包括驾驶安全的影响、道路交通法规、道路交通路面条件在内的因素作用时，主车需要完成的认知任务，所述类人理解模型是以交通场景关键要素作为输入来对当前主车所面临的交通态势理解结果进行描述的模型； 分析所述关键要素所表征的长期安全风险，并根据长期安全风险评价结果和目的地规划结果，对交通态势进行未来时空范围的预测，构建启发式预判模型，进一步结合所述类人理解模型，形成类人理解与预判决策模型，其中包括：根据所述关键要素和所述交通态势的描述，从各项关键要素中筛选出能够反应长期驾驶安全趋势的启发性参数，并以目的地规划结果作为约束条件来对所述启发性参数在未来发展趋势下的潜在驾驶风险进行分析，建立针对所述启发性参数的长期安全评价模型，所述长期安全评价模型用于对各项启发性参数的连续性发展趋势中的不安全数据段和安全数据段进行描述，而后，根据所述目的地规划结果和所述长期安全评价模型，评估安全驾驶的连续时间范围和空间范围，建立所述启发式预判模型，所述启发式预判模型是以交通态势理解结果作为输入来对当前主车在面临当前交通态势时的表示安全驾驶决策结果的时间范围和空间范围进行描述的模型，所述类人理解与预判决策模型以交通场景关键要素作为输入，考虑了多智能体系统下交通态势理解的瞬态安全和应对多智能体动态交通环境下的长期安全风险的决策，以保证多智能体安全和决策的时空连续性的驾驶时空范围作为输出的模型； 根据除多智能体安全外的优化评价参量，对由所述类人理解与预判决策模型得到的决策结果进行优化。

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