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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利多车辆协同决策方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN120952585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511484951.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权多车辆协同决策方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由刘啸亚;周增碧;党建民设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本多车辆协同决策方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了多车辆协同决策方法、装置、设备、存储介质及程序产品，本发明利用每个车辆针对其他车辆的个体观察，量化复杂交通场景中的车辆交互，并结合初始策略网络得到每个车辆的目标动作。通过确定车辆执行相应目标动作后的个体奖励，构建个体优势函数、邻域优势函数以及全局优势函数，衡量车辆执行目标动作后在个体、邻域以及全局带来的优势。利用个体优势函数进行个体决策优化，并利用初始协同模型协同个体优势函数和邻域优势函数，进行局部邻域的决策优化，得到目标策略网络，使得目标策略网络可以在复杂交通场景下更好地进行决策。最后在全局层面对初始协同模型进行优化，从而在局部邻域中不断改进车辆决策。

本发明授权多车辆协同决策方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种多车辆协同决策方法，其特征在于，所述多车辆所处环境的时间跨度包括多个时间步，所述方法包括：在每个时间步执行以下步骤： 基于初始环境状态，确定每个车辆针对其他车辆的个体观察，将所述个体观察输入预训练的初始策略网络，得到每个车辆的目标动作； 确定每个车辆在所述初始环境状态下执行相应目标动作后的个体奖励，基于所述个体奖励，构建每个车辆的个体优势函数、每个车辆所在邻域的邻域优势函数以及多车辆所处环境的全局优势函数； 基于初始协同模型对个体优势函数和邻域优势函数进行协同，利用得到的协同优势函数以及个体优势函数优化所述初始策略网络，得到目标策略网络； 基于所述协同优势函数、所述全局优势函数、所述初始策略网络和所述目标策略网络，对所述初始协同模型进行优化，得到目标协同模型； 基于所述目标策略网络和所述目标协同模型，确定下一时间步的初始策略网络和初始协同模型，以使得每个车辆确定下一时间步的目标动作； 所述基于初始环境状态，确定每个车辆针对其他车辆的个体观察，包括： 根据所述初始环境状态，得到每个车辆的状态特征； 针对每个车辆，基于所述车辆的状态特征生成查询向量，根据其他车辆的状态特征生成键向量和值向量； 针对每个车辆，基于所述车辆的查询向量与所述键向量之间的相似度，计算得到注意力权重向量，根据所述注意力权重向量和所述值向量，计算得到注意力矩阵；其中，所述注意力矩阵包括所述车辆针对其他车辆的个体观察； 通过目标车辆对应的注意力权重向量，筛选目标车辆所在邻域内的邻域车辆，将注意力权重超过注意力权重阈值的其他车辆作为邻域车辆。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆长安汽车股份有限公司，其通讯地址为：400023 重庆市江北区建新东路260号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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