华东交通大学曾德全获国家专利权
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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种基于MPC引导的强化学习自动驾驶匝道合流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：CN121697638B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610218511.3，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种基于MPC引导的强化学习自动驾驶匝道合流方法是由曾德全;倪至劭;胡一明;杨锦雯设计研发完成，并于2026-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于MPC引导的强化学习自动驾驶匝道合流方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MPC引导的强化学习自动驾驶匝道合流方法，该方法包括：基于环境信息与所述车辆运行状态信息生成MPC引导奖励与可行集投影区间；基于当前驾驶阶段，将MPC引导奖励与环境任务奖励融合，以得到单步奖励，将单步奖励对应的奖励信号分解为任务奖励和安全成本；基于任务奖励和安全成本对初始多评论家策略网络进行优化更新，得到优化行动策略网络，通过优化行动策略网络生成原始动作，并将原始动作映射至可行集投影区间中，以决策出最终可执行安全动作。通过本申请，提升了模型预测精确度，降低了求解延迟敏感，改善了易受分布偏移影响、缺乏显式效率驱动，以及梯度干扰和信用分配混淆的问题。
本发明授权一种基于MPC引导的强化学习自动驾驶匝道合流方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MPC引导的强化学习自动驾驶匝道合流方法，其特征在于，所述方法包括： 收集匝道合流的环境信息与车辆运行状态信息，并基于所述环境信息与所述车辆运行状态信息生成MPC引导奖励与可行集投影区间； 基于当前驾驶阶段，将所述MPC引导奖励与环境任务奖励融合，以得到单步奖励，将所述单步奖励对应的奖励信号优化分解为目标任务奖励和目标安全成本； 基于所述目标任务奖励和所述目标安全成本对初始多评论家策略网络进行优化更新，得到优化行动策略网络，基于主车的当前状态，并通过所述优化行动策略网络生成原始动作，并将所述原始动作映射至所述可行集投影区间中，以决策出最终可执行安全动作，所述初始多评论家策略网络通过在近端策略优化的策略网络结构中显示引入任务评论家与安全评论家而构成，所述初始多评论家策略网络包括策略头参数、任务评论家参数和安全评论家参数。
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