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龙图腾网获悉北京神州高铁轨道交通科技有限公司申请的专利内燃机车智能驾驶仿真测试方法及系统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：CN120178700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510355217.2，技术领域涉及：G05B17/02；该发明授权内燃机车智能驾驶仿真测试方法及系统是由李帝呈;张鹏;高天伦;王晶晶;鲍雅轩设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本内燃机车智能驾驶仿真测试方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供内燃机车智能驾驶仿真测试方法及系统，涉及智能驾驶技术领域，包括通过构建虚拟仿真环境，采集内燃机车行驶状态信息和场景复杂度数据；利用虚拟传感器获取障碍物的多模态信息并融合处理；构建包含预测分支网络和双通道控制网络的深度强化学习网络，基于场景复杂度动态调整安全性、舒适性和效率性指标权重，生成驾驶控制参数。本发明能够在保障安全性的前提下，实现内燃机车智能驾驶的高效性和舒适性的动态平衡，提高了智能驾驶系统的适应性和可靠性。

本发明授权内燃机车智能驾驶仿真测试方法及系统在权利要求书中公布了：1.内燃机车智能驾驶仿真测试方法，其特征在于，包括： 构建虚拟仿真环境；采集内燃机车的行驶状态信息；获取场景复杂度数据，所述场景复杂度数据包括道路曲率变化率、场景内障碍物数量、障碍物运动复杂度； 在所述虚拟仿真环境中，通过虚拟激光雷达获取障碍物的三维点云数据；通过虚拟毫米波雷达获取障碍物的距离信息和相对速度信息，并模拟多径效应引起的测量误差；通过虚拟视觉传感器获取障碍物的图像特征信息，并模拟光照变化导致的成像质量波动；将所述三维点云数据、距离信息、相对速度信息和图像特征信息进行多模态融合处理，生成标准化感知数据； 构建深度强化学习网络，包括用于生成多模态预测轨迹的预测分支网络和用于生成驾驶策略的双通道控制网络；其中，对于常规驾驶策略，将安全性指标设置为网络约束条件，舒适性和平顺性指标权重随场景复杂度增加而增大，效率性指标权重相应降低；对于避险驾驶策略，基于碰撞风险评估进行安全约束优化；将所述行驶状态信息、标准化感知数据和场景复杂度数据输入所述深度强化学习网络，生成驾驶控制参数；所述深度强化学习网络具体包括：预测分支网络接收标准化感知数据中障碍物的位置、速度和加速度信息，通过多头自注意力编码器提取轨迹特征，基于循环神经网络解码器生成多模态预测轨迹；将多模态预测轨迹、行驶状态信息和场景复杂度数据构建为状态空间向量输入双通道控制网络，所述双通道控制网络包括常规驾驶通道和紧急避险通道；所述常规驾驶通道基于Actor-Critic网络结构生成常规驾驶策略，将安全性指标设置为Actor-Critic网络的约束条件，舒适性指标权重和平顺性指标权重随场景复杂度增加而增大，效率性指标权重相应降低，通过时序差分误差优化所述常规驾驶策略；所述紧急避险通道基于碰撞风险评估生成避险驾驶策略，通过安全约束优化所述避险驾驶策略；基于时空碰撞风险和最小安全距离评估常规驾驶策略和避险驾驶策略的置信度，将所述置信度映射为动态融合权重；根据所述动态融合权重对常规驾驶策略和避险驾驶策略进行加权融合，生成驾驶控制参数。

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