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龙图腾网恭喜中汽院智能网联科技有限公司;中国汽车工程研究院股份有限公司申请的专利基于深度强化学习的自动驾驶车辆换道决策系统及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：CN114802248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210443895.0，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权基于深度强化学习的自动驾驶车辆换道决策系统及方法是由熊明强;谯杰;江萌;刘铮设计研发完成，并于2022-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的自动驾驶车辆换道决策系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及自动驾驶控制技术领域，公开了一种基于深度强化学习的自动驾驶车辆换道决策系统及方法，包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、数据分析模块和换道策略模块，利用对采集到的目标车辆的数据信息，以及采集目标车辆附近的干扰车辆的运行数据进行分析，得到当前目标车辆的安全自动换道策略，实现快速安全地完成车道变更。本发明具有提高自动驾驶车辆自动换道策略的准确性，保证车辆在换道过程中的安全性，减少道路拥挤情况和碰撞事故的发生的有益效果。

本发明授权基于深度强化学习的自动驾驶车辆换道决策系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的自动驾驶车辆换道决策系统，其特征在于：包括处理器模块，以及分别与处理器模块连接的数据采集模块、数据分析模块和换道策略模块； 所述数据采集模块，用于采集目标车辆的数据信息，以及采集目标车辆附近的干扰车辆的运行数据，然后形成第一数据集合并将第一数据集合发送至数据分析模块； 所述数据分析模块，用于对第一数据集合进行分析处理，并得到自动驾驶车辆的换道场景以及换道数据； 所述换道策略模块，用于根据得到的换道场景和换道数据生成第一换道策略，并将第一换道策略发送至处理器模块； 所述处理器模块，包括数据存储单元和换道执行单元，所述数据存储单元，用于存储第一换道策略；所述换道执行单元，用于根据所述第一换道策略得到基于规则的换道轨迹执行模型并控制自动驾驶车辆进行车道变更； 所述对第一数据集合进行分析处理为，利用预设的分析算法对有限的第一数据集合进行无限场景探索分析，并在得到对应的换道场景前，对分析过程进行深度强化学习； 所述预设的分析算法为Actor-Critic算法；所述深度强化学习为，利用马尔可夫决策过程对分析过程进行描述，形成一个六次元组M=（S，A，P，R，ρ，γ），其中S为状态空间，所述状态空间为所有状态的集合；A为动作空间，所述动作空间为所有动作的集合；P为状态转移概率；R为状态转移过程的奖励函数；γ为状态转移过程中的折扣系数； 所述奖励函数为 式中，v为车辆实时速度，为车辆训练过程中采用的最小速度，为车辆训练过程中采用的最大速度，a为对于换道过程中速度奖励值，b是对车辆发生碰撞的碰撞惩罚值，collision为仿真环境对于车辆发生碰撞的反馈结果。

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