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龙图腾网获悉深圳市优智创芯科技有限公司申请的专利一种可控可解释的自动驾驶方法与系统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：CN119389223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411477453.3，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种可控可解释的自动驾驶方法与系统是由雷云霖;晏子华;陈耿设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可控可解释的自动驾驶方法与系统在说明书摘要公布了：一种可控可解释的自动驾驶方法与系统，智能车从历史驾驶行为和环境反馈中归纳生成出策略，通过这些策略可以控制决策。系统包含认知模型、决策模型和价值模型。认知模型接受环境的输入，决定使用何种策略，并且此模型可以通过决策后效果或者历史驾驶行为进行策略的归纳。决策模型接受环境的输入和认知模型输出的策略并进行决策，决策后执行，由环境反馈进行学习。价值模型用来判断当前驾驶状态什么决策是好的，进而帮助决策模型学习。由此系统可以自生成认知驾驶策略，并通过驾驶策略控制决策。

本发明授权一种可控可解释的自动驾驶方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种可控可解释的自动驾驶方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：建立认知模型、决策模型和价值模型； 步骤2：在运行阶段，所述认知模型接收驾驶环境信息然后选择策略，所述决策模型以所述驾驶环境信息与所述策略为输入，进行决策；其中，所述驾驶环境信息，是指自动驾驶场景下能用于决策的信息；所述策略，是车辆一系列驾驶操作的集合；所述决策，是指决定执行何种驾驶操作； 步骤3：通过固定认知模型选择的策略，控制决策模型的决策，实现智能体决策可控； 步骤4：在自学习训练阶段，所述认知模型接收驾驶环境信息然后选择策略，所述决策模型以所述驾驶环境信息与所述策略为输入，进行决策；根据决策执行相应驾驶操作后，价值模型收集到驾驶结果并接收所述驾驶环境信息作为输入，评估相应驾驶操作的优劣； 步骤5：所述决策模型根据价值模型的评估结果进行优化，所述价值模型根据执行驾驶操作后环境和期望的差距进行优化，所述认知模型根据历史驾驶结果归纳生成策略； 步骤6：在模仿学习训练阶段，所述认知模型接收驾驶过程中的驾驶环境信息然后选择策略，所述决策模型以所述驾驶环境信息与所述策略为输入，进行决策，且所述决策模型根据决策和收集到的驾驶操作序列是否匹配进行优化，认知模型根据驾驶结果归纳生成策略。

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