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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种用于城市无信号路段的自动驾驶汽车通行决策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：CN117429461B 。

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：202311132744.4，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种用于城市无信号路段的自动驾驶汽车通行决策方法是由张名芳;马健;马艳华;王庞伟;刘颖设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于城市无信号路段的自动驾驶汽车通行决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及交通安全技术领域，尤其涉及一种用于城市无信号路段的自动驾驶汽车通行决策方法，包括，步骤S1采集自动驾驶汽车的运动状态信息，并通过车载环境感知传感器获取行人图像以及运动状态信息；步骤S2利用Alphapose算法估计行人骨骼关键点坐标，并将行人骨骼关键点转换为特征矩阵；步骤S3采用GRU‑Transformer网络预测路段人行横道处行人过街意图；步骤S4将路段人行横道处自动驾驶汽车通行决策建模为马尔科夫决策过程；步骤S5基于逆强化学习模型构建自动驾驶汽车通行策略，使用深度神经网络拟合奖励函数；步骤S6训练逆强化学习模型。本发明能够提高路段人行横道处自动驾驶汽车通行的安全性、高效性和舒适性。

本发明授权一种用于城市无信号路段的自动驾驶汽车通行决策方法在权利要求书中公布了：1.一种用于城市无信号路段的自动驾驶汽车通行决策方法，其特征在于，包括： 步骤S1、在自动驾驶汽车行驶至无信号路段的人行横道时，通过自动驾驶汽车CAN总线获取自动驾驶汽车的运动状态信息、通过设置在前挡风玻璃中间上方位置的摄像头传感器获取人行横道处自动驾驶汽车前方的行人图像、通过安装在自动驾驶汽车前保险杠处的四线激光雷达获取行人的运动状态信息；所述自动驾驶汽车的运动状态信息包括，自动驾驶汽车速度、自动驾驶汽车加速度；所述行人的运动状态信息为在以自动驾驶汽车为原点的坐标系下，行人相对于自动驾驶汽车的坐标位置、行人速度、行人加速度； 步骤S2、利用Alphapose算法根据所述行人图像确定行人骨骼的关键点坐标，并通过各关键点坐标间的角度关系判定行人朝向，将行人骨骼的各关键点坐标转换为特征矩阵； 步骤S3、以行人和自动驾驶汽车的距离、行人骨骼的特征矩阵和行人朝向为输入，通过GRU-Transformer网络算法获取预测的行人过街意图； 步骤S4、将自动驾驶汽车通行决策建模为马尔科夫决策过程，定义状态空间和动作空间，初始化逆强化学习模型的奖励函数和动作值函数； 步骤S5、利用深度神经网络拟合奖励函数，输入为t时刻自动驾驶汽车状态向量st和动作向量at，输出为对应时刻的奖励函数值，根据采集得到的自动驾驶汽车历史轨迹数据和预测得到的行人过街意图提取人车交互事件中自动驾驶汽车的状态值和动作值，状态值即为自动驾驶汽车与行人间的纵向距离、行人过街意图以及自动驾驶汽车速度，动作值即为自动驾驶汽车纵向加速度； 步骤S6、训练逆强化学习模型，通过当前奖励函数和策略生成状态-动作序列，并将其与真实自动驾驶汽车历史轨迹数据集进行对比，计算误差并反向传播更新深度神经网络的参数，评估和调整通行策略，输出自动驾驶汽车实时加速度。

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