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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于区块链的分布式智能辅助自动驾驶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：CN116588138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310562721.0，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于区块链的分布式智能辅助自动驾驶方法是由黄晓舸;吴雨航;尹宏博;王依琪;陈前斌设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于区块链的分布式智能辅助自动驾驶方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于区块链的分布式智能辅助自动驾驶方法，属于移动通信技术领域。首先建立基于有向无环图DAG区块链的双层网络模型并设计该模型下的异步联邦学习方案；其次，在本地训练阶段采用知识蒸馏技术以实现异步联邦学习中低负载的模型交互；然后，从高质量、高安全和高效率角度建立基于比例‑积分‑微分PID控制的自动驾驶决策模型，并基于深度确定性策略梯度DDPG算法优化CAV加速控制；最后，提出一种基于DAG区块链的移动感知异步联邦蒸馏学习MAFDL算法。本方案在保证安全低负载CAV协同训练的前提下，有效辅助CAV智能驾驶决策。

本发明授权一种基于区块链的分布式智能辅助自动驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区块链的分布式智能辅助自动驾驶方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：采用有向无环图-智能网联汽车DAG-CAV双层网络实现基于DAG区块链的联邦学习以辅助CAV自动驾驶决策，DAG链由路侧单元RSU维护，车辆服务商通过RSU发布学习任务，CAV通过请求RSU获取DAG链的交易，CAV基于多重传感器感知道路数据，且同时用于联邦学习和驾驶决策； S2：提出基于DAG的异步联邦学习方案；基于DAG交易的验证机制，CAV请求附近RSU获取所有Tips并测试精度，选取精度最高的2个模型聚合并训练，随后将新生成的NewTip交易头指向这2个Tips； 通过联邦蒸馏学习实现低负载的模型交互；CAV持有本地mentee模型和本地mentor模型，模型训练时分别计算二者的任务损失、蒸馏损失和归一损失，并基于归一损失更新模型；CAV仅基于本地mentee模型生成NewTip上传至RSU而本地mentor模型始终保留本地； S3：设计基于比例-积分-微分PID算法的自动驾驶决策模型；其中，CAV观测道路环境获取状态并评估奖励，奖励设计从高质量、高安全和高效率三个方面考虑，通过状态和奖励调节PID算法中的增益系数输出加速决策，改变道路环境，CAV在此过程中持续最大化奖励； S4：基于深度确定性策略梯度DDPG算法优化CAV加速控制；其中，经验回放为Actor网络和Critic网络更新提供历史经验，Actor网络和Critic网络基于梯度下降法交替更新，并使CAV做出最优加速决策实现奖励最大化。

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