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龙图腾网获悉清华大学申请的专利驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN119773812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510108104.2，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由王红;张晓飞;李骏;郑浩熠设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。所述方法包括：基于环境信息和预设决策模型，确定第一驾驶动作决策结果和第二驾驶动作决策结果；基于预设风险感知模型和生理信号特征，确定风险感知参数；基于所述风险感知参数、所述第一驾驶动作决策结果和所述第二驾驶动作决策结果，确定驾驶决策。采用本方法能够使自动驾驶决策与车辆实际的场景匹配，以保证自动驾驶的安全性。

本发明授权驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种驾驶决策方法，其特征在于，所述方法包括： 基于环境信息和预设决策模型，确定第一驾驶动作决策结果和第二驾驶动作决策结果； 基于预设风险感知模型和生理信号特征，确定风险感知参数； 基于所述风险感知参数、所述第一驾驶动作决策结果和所述第二驾驶动作决策结果，确定驾驶决策； 其中，所述基于所述风险感知参数、所述第一驾驶动作决策结果和所述第二驾驶动作决策结果，确定驾驶决策，包括： 如果所述风险感知参数为第一参数，则将所述第二驾驶动作决策结果确定为所述驾驶决策，所述第一参数表征车辆处于高风险状态； 如果所述风险感知参数为第二参数，则将所述第一驾驶动作决策结果确定为所述驾驶决策，所述第二参数表征车辆处于低风险状态； 所述预设决策模型包括第一预设决策模型和第二预设决策模型，所述第一预设决策模型是基于强化学习模型训练得到的，所述第二预设决策模型包括车辆横向控制模型、车辆纵向控制模型和车辆横纵向综合控制模型中的一种，所述基于环境信息和预设决策模型，确定第一驾驶动作决策结果和第二驾驶动作决策结果，包括： 基于环境信息和所述第一预设决策模型，得到第一驾驶动作决策结果； 基于所述环境信息和所述第二预设决策模型，得到第二驾驶动作决策结果； 所述方法还包括： 采集预设危险场景下的样本生理信号； 将所述样本生理信号进行特征提取，得到样本生理信号特征； 基于所述样本生理信号特征以及人因主观风险标签进行训练，得到预设风险感知模型，所述预设风险感知模型是表征生理信号特征与人因主观风险标签之间的映射关系。

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