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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能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：CN119442878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411509352.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法是由唐小林;陈佳信;王猛;杨为;刘宇杰;唐小丽;李佳承设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法，属于新能源汽车与人工智能的交叉领域。该方法包括：S1：自定义离线训练与建模在线测试方案；S2：构建实时驾驶环境BEV感知方案；在自动驾驶仿真软件中加载离线训练场景与自定义测试地图，并根据nuScenes数据集配置摄像机；完成场景、车辆及传感器建模后，基于BEVFusion算法对关键交通要素进行分割与检测；S3：通过BEVFusion算法获得高维CameraBEV张量，利用深度强化学习算法训练“AlphaHEV具身智能模型”；S4：验证“AlphaHEV具身智能模型”。

本发明授权面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法在权利要求书中公布了：1.一种面向混合动力汽车的深度强化学习型具身智能方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤： S1：自定义离线训练与建模在线测试方案； 通过搭载全球定位系统、惯性测量单元和单目摄像头的车辆，采集来自真实世界的道路轨迹数据；随后生成XDOR格式的路点文件，创建自定义地图，作为数字孪生的拟真测试场景；同时将80%的真实坡度用于MATLAB的CurvedRoad官方地图作为训练场景； S2：构建实时驾驶环境BEV感知方案； 在自动驾驶仿真软件中加载离线训练场景与自定义测试地图，并且根据nuScenes数据集配置摄像机；完成场景、车辆及传感器建模后，基于BEVFusion算法对关键交通要素进行分割与检测，提升环境感知与检测精度，感知结果为深度强化学习型具身智能提供基础特征； S3：训练“AlphaHEV具身智能模型”； 通过BEVFusion算法获得高维CameraBEV张量，利用深度强化学习算法训练“AlphaHEV具身智能模型”；该模型专注整车节能驾驶的四项核心学习任务，包括自适应巡航控制、车道辅助保持、能量管理策略和变速器换挡策略； S4：验证“AlphaHEV具身智能模型”； 在完成离线训练后，在测试场景直接验证“AlphaHEV具身智能模型”的适用性与可靠性，同时维持评论家网络的在线更新效果；通过创建守护者网络应对陌生环境，并测试其对实时状态的判别和可靠性评估；同时，在云端实现场景重构后，采用模仿学习快速拟合控制命令，以增强新场景的训练。

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