清华大学毛治齐获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于分层强化学习的自动驾驶方法及装置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：CN116061971B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310101573.2，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于分层强化学习的自动驾驶方法及装置是由毛治齐;彭黎辉;姚丹亚;张毅设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于分层强化学习的自动驾驶方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供一种基于分层强化学习的自动驾驶方法及装置，方法包括：获取驾驶数据，驾驶数据包括模拟驾驶平台的后台数据；根据驾驶数据训练编码器，得到多维特征向量；对多维特征向量进行无监督训练，得到多个初始技能，无监督训练包括加入信息熵约束的训练；对多维特征向量进行分层强化训练，得到控制器，分层强化训练包括调整深度学习网络的损耗；通过控制器对多个初始技能进行组合，以执行自动驾驶动作。本公开的方法可以训练得到多个通用技能，技能的训练客观高效，通过控制器组合技能实现自动驾驶，可解释性强，使得自动驾驶可以应对复杂的环境。
本发明授权基于分层强化学习的自动驾驶方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于分层强化学习的自动驾驶方法，其特征在于，包括： 获取驾驶数据，所述驾驶数据包括模拟驾驶平台的后台数据； 根据所述驾驶数据训练编码器，得到多维特征向量； 对所述多维特征向量进行无监督训练，得到多个初始技能，包括：从所述多维特征向量中选取部分维度特征向量；根据所述部分维度特征向量的先验分布，得到多个原始技能；根据信息熵约束对所述部分维度特征向量进行训练，得到内生伪奖励；根据所述内生伪奖励对所述多个原始技能进行训练，得到所述多个初始技能，其中，所述无监督训练包括加入信息熵约束的训练； 对所述多维特征向量进行分层强化训练，得到控制器，所述分层强化训练包括调整深度学习网络的损耗； 通过所述控制器对所述多个初始技能进行组合，以执行自动驾驶动作。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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