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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利基于强化学习的智能车辆高速公路匝道汇入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：CN116884238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310564555.8，技术领域涉及：G08G1/07；该发明授权基于强化学习的智能车辆高速公路匝道汇入决策方法是由谢宪毅;刘国峰;金立生;郭柏苍;韩广德;朱文涛设计研发完成，并于2023-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的智能车辆高速公路匝道汇入决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习的智能车辆高速公路匝道汇入决策方法，涉及智能车辆领域，用于提高智能车辆汇入成功率，减少交通事故。该方法将高速公路匝道与主路的交叉点设置为合流点，将匝道以及位于合流点后S1米处和合流点前S2米处的主干道设置为控制区域；在控制区域内，将智能车辆投影到主路的目标车道上，投影智能车辆到合流点距离和匝道上智能车辆到合流点距离相等；确定投影智能车辆前面车辆和后面车辆，获取它们的速度和位置作为环境车辆信息；获取智能车辆与合流点距离、智能车辆速度和加速度作为智能车辆信息；根据智能车辆信息、环境车辆信息，采用强化学习DDPG模型进行加速度和前轮转角调整，逐步实现成功汇入。

本发明授权基于强化学习的智能车辆高速公路匝道汇入决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的智能车辆高速公路匝道汇入决策方法，其特征在于： 所述方法将高速公路匝道与主路的交叉点设置为合流点，将匝道以及位于合流点后S1米处和合流点前S2米处的主干道设置为控制区域，S1和S2为设定值； 在所述控制区域内，将智能车辆投影到主路的目标车道上，投影智能车辆到合流点距离和匝道上智能车辆到合流点距离相等； 确定投影智能车辆的前面车辆和后面车辆，并获取它们的速度和位置作为环境车辆信息； 获取智能车辆与合流点的距离、智能车辆速度和加速度作为智能车辆信息； 根据智能车辆信息、环境车辆信息，智能车辆采用强化学习DDPG模型进行加速度和前轮转角调整，逐步实现成功汇入； 强化学习DDPG模型的智能体获得的奖励至少包括第一奖励，其计算步骤包括： 将汇入过程分成若干阶段，为每个阶段设置影响因子； 根据投影智能车辆到合流点距离，判断其所属阶段，利用该阶段的影响因子计算第一奖励，计算公式如下： 式中：为第i阶段的影响因子，i=1,2,…，n，n为设置的阶段总数，是汇入位置奖励的权重，为智能车辆速度与前后两辆车平均速度的最大允许速度差，为智能车辆前面第一辆车辆的速度，为智能车辆后面第一辆车辆的速度，为智能车辆速度，为智能车辆中心点到合流点的距离，w的取值范围为[0,1]，其中0表示智能车辆与前面第一辆车辆之间的距离间隙和智能车辆与后面第一辆车辆之间的距离间隙相同，1表示智能车辆与前面第一辆车辆或后面第一辆车辆的距离间隙为零，w的定义如下式： 式中：为智能车辆前面一辆车辆到合流点的距离，为智能车辆后面一辆车辆到合流点的距离，、分别是智能车辆前第一辆车辆和智能车辆的车辆长。

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