买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种人机混驾环境下的多车协同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：CN117075473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202311030796.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种人机混驾环境下的多车协同决策方法是由孙剑;杭鹏;崔一鸣设计研发完成，并于2023-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人机混驾环境下的多车协同决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种人机混驾环境下的多车协同决策方法，包括获取临近冲突区域的车辆属性与车辆状态，基于博弈范围更新博弈车辆列表，根据列表中车辆的类型和数目切换相应的模型进行策略求解；分别通过CAV与HV交互模型、CAV协同决策模型以及两者耦合的人机混驾交互与协同模型推断HV的行动策略最终求解CAV最优策略。与现有技术相比，本方法同时考虑CAV之间的协同以及CAV与HV的交互，且通过最优参数实时调整适应人类驾驶车动态交互过程中的不确定性，实现混驾场景车辆高效安全通行；此外，本方法还可适应CAV的个性化驾乘需求。

本发明授权一种人机混驾环境下的多车协同决策方法在权利要求书中公布了：1.一种人机混驾环境下的多车协同决策方法，其特征在于，总涉及构建三个决策模型：CAV与HV交互模型、CAV协同决策模型、人机混驾交互与协同模型；总涉及包括以下步骤：S1车辆属性及状态信息更新步骤：输入场景中所有车辆的属性信息，包含车辆类型、运动学参数；车辆状态信息，包含车辆位置、车辆速度、加速度；S2博弈对象列表更新及模型切换步骤：根据车辆状态，判断进入近冲突区域及冲突区域内的车辆，更新博弈对象列表中所包含的交互与协同车辆；根据博弈对象类型与数量，确定实际执行的模型；S3CAV与HV交互建模步骤：建立CAV与HV交互的模型；S4CAV协同决策建模步骤：建立CAV车辆内部协同决策的模型；S5人机混驾交互协同建模步骤：耦合上述CAV与HV交互模型、CAV协同决策模型，进行人机混驾交互协同模型，并进行模型求解，预测博弈对象列表中HV的动作，求解CAV的最优动作策略，即加速度；S6车辆状态更新步骤：CAV根据输出的加速度决策结果，通过运动学公式实现车辆状态更新，求解更新速度、位置；HV的加速度、速度、位置从环境中重新采集；S3中，CAV与HV交互建模：分别将CAV和HV划分为领导者和跟随者；基于车辆运行过程中安全、效率、舒适性三方面的需求，设计CAV的收益函数fp和HV的收益函数fq； 式中，为CAV的安全性指标，为CAV的效率指标，为CAV舒适性指标；分别是三个指标的权重值；同样地，分别为HV的安全、效率、舒适性指标，为各自的权重值；具体指标计算如下式所示： 式中，ΔLp为CAV车辆p距离与HV车辆q的冲突点的距离，vpk+1为第k+1时刻CAV车辆p的速度，apk、apk+1分别为第k、k+1时刻CAV车辆p的加速度；ΔLq为HV车辆q距离与CAV车辆p的冲突点的距离，vqk+1为第k+1时刻HV车辆q的速度，aqk、aqk+1分别为第k、k+1时刻HV车辆q的加速度；CAV根据HV的收益函数预测其自身做出某种加速度动作决策的情况下HV对应采取的最优加速度具体实现：在CAV自身加速度策略空间中搜索使得自身收益最大的最优解如下式所示： s.t. 式中，为参与博弈的CAV对象列表Mg的加速度策略空间,对于CAV加速度策略空间中可采取的加速度策略为此时HV取策略空间中对应的HV的收益，为使得最大的最优加速度策略；为当CAV取时HV采取最优加速度策略时对应的CAV整体的收益，为使得该收益最大的CAV最优加速度策略；同时，为的最小值和最大值，为的最小值和最大值； 为安全约束，其中为CAV车辆p按照当前状态行驶到达冲突点的时间，为HV车辆q按照当前状态行驶到达冲突点的时间；将在CAV取得最优加速度策略时根据模型求得的HV最优加速度策略作为模型在下对HV的预测，记为用于后续孪生博弈。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。