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龍圖騰網(wǎng)獲悉中科南京人工智能創(chuàng)新研究院;中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所申請的專利一種基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的安全自動(dòng)駕駛方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120526407B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202511030519.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/58；該發(fā)明授權(quán)一種基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的安全自動(dòng)駕駛方法是由趙利丹;張希設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的安全自動(dòng)駕駛方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的安全自動(dòng)駕駛方法，包括：對多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行語義校正，生成校正后的語義獎(jiǎng)勵(lì)；通過約束感知網(wǎng)絡(luò)評估當(dāng)前駕駛狀態(tài)，生成安全評分與獎(jiǎng)勵(lì)修正值；將校正后的語義獎(jiǎng)勵(lì)、安全評分與獎(jiǎng)勵(lì)修正值進(jìn)行融合，構(gòu)建最終獎(jiǎng)勵(lì)信號來優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，依據(jù)優(yōu)化后的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略及多模態(tài)狀態(tài)向量生成駕駛控制動(dòng)作。本發(fā)明通過引入因果校正與解耦的約束網(wǎng)絡(luò)，提升了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜、非理想場景下的決策可靠性、安全性和智能化水平。

本發(fā)明授權(quán)一種基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的安全自動(dòng)駕駛方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的安全自動(dòng)駕駛方法，其特征在于，包括： 獲取車輛的多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)并進(jìn)行語義校正，生成校正后的語義獎(jiǎng)勵(lì)； 對多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，形成多模態(tài)狀態(tài)向量；將其饋入約束感知網(wǎng)絡(luò)，獲取安全評分及獎(jiǎng)勵(lì)修正值； 融合校正后的語義獎(jiǎng)勵(lì)、安全評分與獎(jiǎng)勵(lì)修正值，構(gòu)建最終獎(jiǎng)勵(lì)信號； 基于最終獎(jiǎng)勵(lì)信號優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，并依據(jù)優(yōu)化后的強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略及多模態(tài)狀態(tài)向量生成駕駛控制動(dòng)作； 優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略的步驟，是通過優(yōu)化總損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)的，具體為： 基于最終獎(jiǎng)勵(lì)信號，計(jì)算強(qiáng)化學(xué)習(xí)損失和約束感知網(wǎng)絡(luò)損失； 通過對強(qiáng)化學(xué)習(xí)損失和約束感知網(wǎng)絡(luò)損失進(jìn)行加權(quán)求和，構(gòu)建總損失函數(shù)；其中約束感知網(wǎng)絡(luò)損失的權(quán)重為CAN損失權(quán)重； 在策略訓(xùn)練過程中，隨著訓(xùn)練進(jìn)度的推進(jìn)，逐步提升CAN損失權(quán)重的值。

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