买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉客车制造股份有限公司申请的专利自动驾驶控制方法、装置、电子设备及计算机存储介质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：CN119348647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411211460.9，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权自动驾驶控制方法、装置、电子设备及计算机存储介质是由蒋立伟;周明军;叶永钢;冯斌设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶控制方法、装置、电子设备及计算机存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种自动驾驶控制方法、装置、电子设备及计算机存储介质，属于自动驾驶技术领域，其中，该自动驾驶控制方法包括获取车辆所处场景的场景信息，所述场景信息包括车辆状态信息及车辆所在道路的道路环境信息；采用基于深度强化学习的车辆节能控制模型对车辆状态信息和道路环境信息进行分析，确定车辆控制策略，其中，车辆节能控制模型包括奖励函数，奖励函数用于表示车辆在车辆控制策略下的安全性行驶和节能效率的平衡性，车辆控制策略对应的奖励函数的奖励值最大；按照所述车辆控制策略控制所述车辆自动驾驶。本发明能够有效降低车辆能耗，节约能源。

本发明授权自动驾驶控制方法、装置、电子设备及计算机存储介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶控制方法，其特征在于，包括： 获取车辆所处场景的场景信息，所述场景信息包括车辆状态信息及车辆所在道路的道路环境信息； 采用基于深度强化学习的车辆节能控制模型对所述车辆状态信息和所述道路环境信息进行分析，确定车辆控制策略，其中，所述车辆节能控制模型包括奖励函数，所述奖励函数用于表示所述车辆在所述车辆控制策略下的安全性行驶和节能效率的平衡性，所述车辆控制策略对应的奖励函数的奖励值最大； 按照所述车辆控制策略控制所述车辆自动驾驶； 所述基于深度强化学习的车辆节能控制模型的训练过程包括： 初始化高样本池和标准样本池，其中，所述高样本池中的车辆控制策略对应的奖励函数的奖励值大于预设奖励阈值； 采用高样本池中的样本数据对所述车辆节能控制模型进行第一轮训练，将所述第一轮训练中奖励函数的奖励值大于所述预设奖励阈值的样本数据添加至所述高样本池，更新所述高样本池； 按照预设的比例在更新后的高样本池和所述标准样本池中随机选取样本数据对所述车辆节能控制模型进行第二轮训练，直至所述车辆节能控制模型达到预期效果； 所述直至所述车辆节能控制模型达到预期效果，包括： 计算每次训练结果的奖励函数的奖励值和当前价值网络的评估值，所述价值网络评估值用于指示所述训练结果中的车辆控制策略的评分； 基于所述每次训练结果的奖励函数的奖励值和所述当前价值网络评估值计算目标价值网络的目标值； 基于所述当前价值网络的评估值和所述目标价值网络的目标值构建损失函数，更新所述车辆节能控制模型以使所述损失函数最小化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉客车制造股份有限公司，其通讯地址为：430200 湖北省武汉市江夏经济开发区庙山办事处阳光大道16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。