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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法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：CN118770280B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202410753949.2，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法是由刘攀;杨宇;高建平;张植钧;刘文举设计研发完成，并于2024-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，属于自动驾驶决策规划技术领域。该方法包括以下步骤：建立车辆能耗模型；构建全车垂向动力学模型；基于车辆间通信技术，获取并分析前车的行驶数据，确定跟车最小安全距离；基于有模型强化学习方法，利用贪婪动作对车辆能耗及纵向动力学模型进行更新，通过反复训练使模型达到最优结果。本发明采用上述的一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，通过智能速度规划技术，有效平衡节能和舒适性，通过生态驾驶控制策略，降低了汽车能耗，提高了乘坐舒适性，实现了更加高效、安全和愉悦的驾驶体验。

本发明授权一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有模型强化学习的自动驾驶车辆纵向决策方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立车辆纵向动力学模型，采用内阻模型分析车辆行驶中电池的能量消耗具体步骤如下：S11、建立车辆纵向动力学模型，如下所示： ；其中，为车辆的纵向速度，为车轮扭矩，R为轮胎半径，为制动力，为道路荷载力，为包括动力系统中旋转部件惯量在内的车辆总质量；道路荷载力的表达式如下： ；其中，、和代表与道路状况相关的荷载系数，M为车辆的总质量，θ为道路的倾斜程度；表示重力加速度；S12、根据步骤S11的计算公式，通过减速齿轮的传动比和效率来确定电机的扭矩和转速，如下所示： ； ；其中，是最终驱动效率，是最终驱动传动比，是车轮转速；S13、计算电机和变频器消耗的电能，如下所示： ；其中，为电池消耗的功率，和变频器的总效率，是电机转矩和电机转速的函数；S14、基于内阻模型，电池荷电状态SOC的变化率，如下所示： ；其中，为开路电压，为电池内阻，为电池容量；S2、构建全车垂向动力学模型，采用加权均方根加速度作为评估乘坐舒适性的客观指标，并采用实验心理学中的烦恼率概念修正评估结果；S3、基于车辆间通信技术，获取并分析前车的行驶数据，确定跟车最小安全距离；S4、基于有模型强化学习方法，利用贪婪动作对车辆能耗及纵向动力学模型进行更新，通过反复训练使模型达到最优结果。

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