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龙图腾网获悉四川吉利学院申请的专利基于图神经网络与多智能体的车辆换道规划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：CN120756486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511280763.0，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权基于图神经网络与多智能体的车辆换道规划方法和系统是由邹倩颖;刘俸宇;罗长坤;黎润霖;阴明旭;廖员;袁健设计研发完成，并于2025-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络与多智能体的车辆换道规划方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图神经网络与多智能体的车辆换道规划方法和系统，涉及无人驾驶技术领域，该方法为获取具有多智能体的交通场景图结构；利用多智能体强化学习算法和对应奖励函数，对图神经网络融合模型进行训练，通过最小化基于优势函数的策略梯度损失和价值函数损失更新图神经网络融合模型的参数，得到训练好的图神经网络融合模型；利用训练好的图神经网络融合模型，对交通场景图结构进行分析，得到多智能体决策策略；对多智能体决策策略进行决策先验融合，与环境进行动态交互，得到车辆换道规划结果，完成车辆换道规划。本发明解决了复杂场景下多智能体轨迹跟踪精度低和鲁棒性差的问题。

本发明授权基于图神经网络与多智能体的车辆换道规划方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络与多智能体的车辆换道规划方法，其特征在于，包括： S1：获取具有多智能体的交通场景图结构； S2：利用多智能体强化学习算法和对应奖励函数，对图神经网络融合模型进行训练，通过最小化基于优势函数的策略梯度损失和价值函数损失更新图神经网络融合模型的参数，得到训练好的图神经网络融合模型；所述S2包括： 获取交通场景图结构的环境状态；其中，环境状态包括各智能体的观测数据； 利用所述图神经网络融合模型，对交通场景图结构的环境状态进行分析，得到智能体的动作向量： ； 其中，表示智能体的动作向量，表示期望横向加速度，表示期望纵向加速度； 将各个智能体执行对应动作向量后的环境作为下一时刻的环境状态，利用奖励函数得到图神经网络融合模型的即时奖励； 所述即时奖励包括行驶安全、驾驶效率、乘客舒适度和协作因素，即时奖励的表达式为： ； 其中，表示车辆在时刻获得的即时奖励，、、、和表示各奖励惩罚分量的加权系数，用于衡量不同指标重要性，表示驾驶效率奖励，表示协作奖励，越接近目标车道换道完成越高，用于引导车辆在规定距离内完成换道，表示行驶安全负奖励，表示换道惩罚，过度或频繁换道的负面代价，表示加速度惩罚，乘坐舒适度指标； 利用多智能体强化学习算法对各个智能体进行集中训练和分散执行，利用评论家网络评估所有智能体的状态和动作的整体价值，得到评论家网络参数和全局状态价值； 利用演员网络获取每个智能体基于自身状态分布的输出动作，基于即时奖励、评论家网络参数和全局状态价值，通过最小化基于优势函数的策略梯度损失和价值函数损失更新图神经网络融合模型的参数，得到训练好的图神经网络融合模型； S3：利用训练好的图神经网络融合模型，对交通场景图结构进行分析，得到多智能体决策策略； S4：对所述多智能体决策策略进行决策先验融合，与环境进行动态交互，得到车辆换道规划结果，完成车辆换道规划；包括： 对所述多智能体决策策略进行决策先验融合，当检测到策略输出会导致碰撞时，触发碰撞避免动作； 基于智能体当前观测的状态，利用训练好的图神经网络融合模型，更新多智能体决策策略，与环境进行动态交互，得到车辆换道规划结果，完成车辆换道规划。

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