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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种自动驾驶变道速度控制方法、计算机设备及存储介质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：CN115402319B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202211114796.4，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种自动驾驶变道速度控制方法、计算机设备及存储介质是由唐进君;王喆;孟宪伟;黄合来设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶变道速度控制方法、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种自动驾驶变道速度控制方法、计算机设备及存储介质，获取变道车辆当前的驾驶信息数据，其中，所述驾驶信息数据包括位置信息及速度信息，所述变道车辆为自动驾驶车辆；基于所述位置信息确定所述变道车辆在原车道以及目标车道的周围车辆驾驶信息数据，其中，所述周围车辆包括所述变道车辆原车道前车、目标车道的前后车；基于所述变道车辆当前的驾驶信息数据、所述周围车辆的驾驶信息数据输入训练好的深度强化学习模型，输出所述变道车辆的加速度的值和方向角；如此，在未来车联网的混合交通流情况下，自动驾驶车辆能够充分感知混合交通流中的周围车辆驾驶状态，从而能够提高变道效率，从而提高道路出行效率以及安全性道。

本发明授权一种自动驾驶变道速度控制方法、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶变道速度控制方法，其特征在于，所述方法包括：获取变道车辆当前的驾驶信息数据，其中，所述驾驶信息数据包括位置信息及速度信息，所述变道车辆为自动驾驶车辆；基于所述位置信息确定所述变道车辆在原车道以及目标车道的周围车辆驾驶信息数据，其中，所述周围车辆包括所述变道车辆原车道前车、目标车道的前后车；基于所述变道车辆当前的驾驶信息数据、所述周围车辆的驾驶信息数据输入训练好的深度强化学习模型，输出所述变道车辆的加速度的值和方向角；基于所述变道车辆的位置信息确定所述变道车辆的车道位置数据，基于所述车道位置数据以及自动驾驶车辆的变道意图确定变道的原车道及目标车道，并确定变道过程的起点，并获取起点时刻下当前车道的前车及目标车道前后车的驾驶信息数据，构建自动驾驶车辆的变道仿真环境；根据上述自动驾驶车辆的变道仿真环境，确定深度强化学习模型中的智能体为自动驾驶车辆，动作空间为自动驾驶车辆的加速度的值av和方向角ad，状态空间为自动驾驶车辆与周围车辆之间相对纵向速度以及纵向距离、自动驾驶车辆横向速度以及自动驾驶车辆横向移动距离[Δvy_lcs，Δvy_lts，Δvy_fts，Δylc_s,Δylt_s，Δyft_s,vx_s，xs-xo]，所述状态根据运动学原理进行更新，公式为：vx_st+1＝vx_st+avt*sinadt*ΔTvy_st+1＝vy_st+avt*cosadt*ΔT 其中，s为自动驾驶车辆、lc为原车道的前车、lt为目标车道的前车，ft为目标车道的后车，ΔT为测量时间步长；Δvy表示相对纵向速度，Δy表示相对纵向距离，vx表示横向速度，x表示横向位置；Δvy_lcs表示原车道前车与本车的相对纵向速度，Δvy_lts表示目标车道前车与本车的相对纵向速度，Δvy_fts表示目标车道后车与本车的相对纵向速度，Δylc_s表示原车道前车与本车的相对纵向距离，Δylt_s表示目标车道前车与本车的相对纵向距离，Δyft_s表示目标车道前车与本车的相对纵向距离，vx_s表示本车的横向速度，xs-xo表示本车的横向位移；根据上述的状态和对应的动作，设计奖励函数引导自动驾驶车辆在变道过程中在给定的横向范围内完成加减速运动，并在变道完成时其横向速度小于给定范围；其中，所述给定的横向范围根据车道中心线确定，给定的最终横向速度根据直线行驶要求以及道路限速确定，奖励函数通过对变道过程中不同阶段的横向移动位置及横向速度或横向加速度设计相应的奖励值。

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