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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种无人驾驶车辆寻的驾驶控制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：CN119512086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411552337.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种无人驾驶车辆寻的驾驶控制方法是由高洪波;赵明设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人驾驶车辆寻的驾驶控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能驾驶技术领域，公开了一种无人驾驶车辆寻的驾驶控制方法，包括：将无人驾驶车辆当前行驶的路径离散化；通过建立前视距离与速度的函数关系，从离散路径点中获取目标点和目标点的属性，目标点的属性包括目标点的方向角和位置；计算无人驾驶车辆的航向角与目标点的方向角的差值，记为控制角；计算无人驾驶车辆的横向位置与目标点的横向坐标的差值；基于深度强化学习方法，使无人驾驶车辆的航向角、横向位置分别与目标点的方向角和横向坐标一致，对目标点进行寻的，实现对神经网络的训练；使用完成训练的神经网络进行自主决策；本发明实现了在不同驾驶任务中，无人驾驶车辆横向和纵向控制，有效地提高了轨迹跟踪精度和稳定性。

本发明授权一种无人驾驶车辆寻的驾驶控制方法在权利要求书中公布了：1.一种无人驾驶车辆寻的驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，将无人驾驶车辆当前行驶的路径离散化，得到离散路径点；按照设定周期获取无人驾驶车辆前方设定距离内的离散路径点； 步骤二，通过建立前视距离与速度的函数关系，从获取离散路径点中确定目标点；获取目标点的属性，目标点的属性包括目标点的方向角和目标点的位置；目标点的位置包括目标点的横向坐标和纵向坐标； 步骤三，计算无人驾驶车辆的航向角与目标点的方向角的差值，记为控制角；计算无人驾驶车辆的横向位置与目标点的横向坐标的差值，记为横向偏差； 基于深度强化学习方法，设计动作空间和观测空间，构造奖励函数，训练神经网络，使无人驾驶车辆的航向角、横向位置分别与目标点的方向角和横向坐标一致，对目标点进行寻的，实现对神经网络的训练，具体包括： 神经网络训练过程中，将无人驾驶车辆作为车辆智能体，车辆智能体的动作空间是转向角，车辆智能体的观测空间是控制角和横向偏差； 训练过程中的奖励函数为： ； 其中，，表示角度误差惩罚项；，表示横向误差惩罚项；，表示用于提高训练效率的项； 所述神经网络采用TD3深度神经网络； 训练过程具体包括： 首先，初始化TD3深度神经网络； 其次，无人驾驶车辆根据自车与周围车辆的状态，通过TD3深度神经网络决策下一时刻的动作，并获得相应的奖惩；将所有车辆智能体的当前状态、下一状态，以及采取的动作和获得的奖惩存入经验池； 最后，在训练过程中，基于优先经验回放的方法，从经验池中抽取样本，训练评价网络；通过最小化损失函数来更新评价网络的参数，再根据梯度下降法更新相应的策略网络的参数，利用软更新来更新目标策略网络和目标评价网络； 所述损失函数为：； 式中，表示第个评价网络的损失函数，表示抽取的样本数，表示动作值，表示第个评价网络的参数，表示状态观测值，表示动作，表示预测的动作值： ； 式中，表示任务完成标志，表示第个目标评价网络计算的动作值，表示第个目标评价网络的参数，表示下一时刻的状态观测值，表示下一时刻的动作； 步骤四，使用完成训练的神经网络进行自主决策：将无人驾驶车辆的观测信息输入完成训练的神经网络，得到最优策略对应的最优动作；无人驾驶车辆根据所述最优动作行动，实现目标点的寻的；所述观测信息包括无人驾驶车辆当前的控制角的大小和方向，以及横向偏差大小。

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