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龙图腾网恭喜易显智能科技有限责任公司申请的专利基于行为克隆与强化学习的智能驾驶技能训练方法及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：CN119418583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202510006053.2，技术领域涉及：G09B9/04；该发明授权基于行为克隆与强化学习的智能驾驶技能训练方法及系统是由马宏;段桂江设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于行为克隆与强化学习的智能驾驶技能训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于行为克隆与强化学习的智能驾驶技能训练方法及系统，涉及技术领域，包括采集人类驾驶员的驾驶行为数据，并划分训练集和验证集训练行为克隆模型，得到初始驾驶模型。根据初始模型性能确定待优化的安全性、效率性和舒适性等驾驶技能指标，并在虚拟训练环境中构建多样化训练场景。利用包含上述指标的奖励函数，通过深度强化学习算法对初始模型进行强化学习训练，得到优化后的驾驶模型。在测试场景集合中测试优化后的模型，当安全性、效率性和舒适性指标均达到预设阈值时，训练完成。本发明通过结合行为克隆和强化学习，能够有效提升智能驾驶模型在安全性、效率性和舒适性等方面的综合性能。

本发明授权基于行为克隆与强化学习的智能驾驶技能训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于行为克隆与强化学习的智能驾驶技能训练方法，其特征在于，包括：采集人类驾驶员在预设驾驶场景中的驾驶行为数据，所述驾驶行为数据包括环境感知信息和控制指令信息；将所述驾驶行为数据划分为训练数据子集和验证数据子集；利用所述训练数据子集训练行为克隆模型，将所述环境感知信息作为输入特征，将所述控制指令信息作为输出标签，采用监督学习方法得到初始驾驶模型，并利用所述验证数据子集对所述初始驾驶模型的性能进行评估，得到初始性能评估结果；根据所述初始性能评估结果确定待优化的驾驶技能指标，所述驾驶技能指标包括安全性指标、效率性指标和舒适性指标；构建虚拟训练环境，在所述虚拟训练环境中设置与所述驾驶技能指标对应的多样化训练场景；根据所述驾驶技能指标设计奖励函数，所述奖励函数将所述安全性指标、效率性指标和舒适性指标的得分进行加权求和；将所述初始驾驶模型作为强化学习智能体的策略网络，在所述虚拟训练环境中采用深度强化学习算法进行训练，基于所述奖励函数的反馈对所述策略网络的参数进行优化，得到优化后的驾驶模型；在所述虚拟训练环境中构建测试场景集合，所述测试场景集合包括所述多样化训练场景中未参与训练的场景；将所述优化后的驾驶模型部署至所述测试场景集合中进行测试，获取测试性能数据；当所述测试性能数据中的安全性指标、效率性指标和舒适性指标均与预设测试阈值的比较结果满足预设条件时，确认所述优化后的驾驶模型训练完成；当所述测试性能数据中任一指标小于所述预设测试阈值时，将所述测试性能数据添加至训练数据集中，继续基于所述深度强化学习算法进行强化学习训练，直至所述测试性能数据满足预设条件。

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