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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种权重自进化的智能汽车个性化换道决策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：CN119428680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411692446.5，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种权重自进化的智能汽车个性化换道决策系统是由赵健;李思远;朱冰;宋东鉴;汤瑞;徐雪峰;郑世祺设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种权重自进化的智能汽车个性化换道决策系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种权重自进化的智能汽车个性化换道决策系统，包括：驾驶风格量化模块、换道决策模块、换道性能基线评估模块；驾驶风格量化模块给出驾驶风格量化结果，输出至换道决策模块，换道决策模块计算SV和PV的收益函数及PV的收益函数各项权重并做换道决策判断，换道性能基线评估模块结合数据驱动的换道决策子模块输出的决策结果，评估当前更优的决策结果，输出评估结果至权重自学习子模块及基线自评估器，权重自学习子模块动态调整PV的收益函数各项权重，基线自评估器根据评估结果决定当前权重自进化过程是否终结。本发明具备自主学习能力，大幅提高了换道决策系统的工况适应性与灵活性，能够在各类复杂多变的行驶工况中取得良好的性能表现。

本发明授权一种权重自进化的智能汽车个性化换道决策系统在权利要求书中公布了：1.一种权重自进化的智能汽车个性化换道决策系统，其特征在于：包括驾驶风格量化模块、换道决策模块、换道性能基线评估模块；所述的驾驶风格量化模块包括运动学特征提取子模块、驾驶风格评估子模块和驾驶风格量化数据暂存子模块；所述的换道决策模块包括：换道收益函数子模块、决策判断子模块、权重自学习子模块和驾驶风格及动态权重存储子模块；所述的换道性能基线评估模块包括数据驱动的换道决策子模块、决策评估子模块和基线自评估器； 所述的驾驶风格量化模块的工作过程如下：首先，将目标车道后车运动学信息传入运动学特征提取子模块，运动学特征提取子模块对传入的运动学信息进行数据预处理及数据特征提取，随后将处理后的信息传入驾驶风格评估子模块，驾驶风格评估子模块中训练完成的高斯混合模型接收上述信息，并依据所获得的信息给出目标车道后车的各驾驶风格量化概率包括：谨慎型的概率xd1、一般型的概率xd2、激进型的概率xd3，并将概率xd1、xd2、xd3输出至驾驶风格量化数据暂存子模块，驾驶风格量化数据暂存子模块将数据整理为一个一行三列的向量Xd＝[xd1,xd2,xd3]，即驾驶风格量化数据，并存储在数据暂存器中；当有新的驾驶风格量化数据传输至驾驶风格量化数据暂存子模块后，数据暂存器中储存的先前数据将会被新的量化数据覆盖； 所述的换道决策模块的工作过程如下：将目标车道后车运动学信息、自车运动学信息、周围车运动学信息，以及驾驶风格量化模块的驾驶风格量化数据Xd＝[xd1,xd2,xd3]传入换道收益函数子模块，换道收益函数子模块依据建立的自车SV的收益函数及目标车道后车PV的收益函数；先查询驾驶风格及动态权重存储子模块中是否存有相同驾驶风格量化数据的动态权重记录，如存在记录，则调用该动态权重记录作为PV收益函数的各项权重ω1、ω2；如不存在记录，则依据驾驶风格量化数据Xd＝[xd1,xd2,xd3]初步调整PV收益函数的各项权重：随后依据建立的自车SV的收益函数算得SV的收益函数结果，依据建立的目标车道后车PV的收益函数算得PV的收益函数结果；将算得的SV收益函数结果、PV收益函数结果及PV收益函数的各项权重传入决策判断子模块，决策判断子模块先判断此时SV的换道收益Rlane是否大于保持在原车道行驶的车道保持收益Rstay，若此时SV的换道收益Rlane不大于保持在原车道行驶的车道保持收益Rstay，则给出自车SV应当车道保持的决策；若此时SV的换道收益Rlane大于保持在原车道行驶的车道保持收益Rstay，则决策判断子模块依据PV期望获得最大收益的博弈思想，默认PV将依据最大化自身收益的原则采取避让减速或是采取不避让继续行驶的动作，据此给出自车SV是否应当换道或车道保持的决策，随后将决策传入换道性能基线评估模块的决策评估子模块，将PV收益函数的各项权重传入权重自学习子模块，决策评估子模块确定当前PV收益函数的各项权重是否具备优化空间，并将评估结果输出至权重自学习子模块，权重自学习子模块接收来自决策判断子模块的PV收益函数的各项权重、来自决策评估子模块的评估结果及来自驾驶风格量化数据暂存子模块的驾驶风格量化数据，若来自决策评估子模块的评估结果显示PV收益函数的各项权重存在优化空间，则权重自学习子模块随后引导动态调整PV收益函数的各项权重，并将新权重及对应的驾驶风格量化数据存入驾驶风格及动态权重存储子模块，否则权重自学习子模块不对PV收益函数的各项权重做出调整，直接将对应权重及对应的驾驶风格量化数据传入驾驶风格及动态权重存储子模块； 所述的换道性能基线评估模块的工作过程如下：首先，将从数据集中提取的目标车道后车运动学信息、自车运动学信息、周围车运动学信息，以及驾驶风格量化模块的驾驶风格量化数据作为当前状态，经过数据预处理后传入已训练完成的数据驱动的换道决策子模块，已训练完成的数据驱动的换道决策子模块依据传入的当前状态，输出当前SV的动作，即换道或是车道保持，随后将动作传入决策评估子模块，决策评估子模块依据换道决策模块的决策判断子模块传入的SV当前应当换道或是车道保持的决策，与数据驱动的换道决策子模块的输出进行对比，评估当前数据驱动的换道决策子模块的输出决策结果与换道决策模块的决策判断子模块的输出决策结果哪一个更优，随后将评估结果输出至基线自评估器及换道决策模块的权重自学习子模块，权重自学习子模块根据决策评估子模块的评估结果，动态调整PV收益函数的各项权重，基线自评估器根据决策评估子模块的评估结果，决定当前权重自进化过程是否可以终结。

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