福建理工大学廖律超获国家专利权
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龙图腾网获悉福建理工大学申请的专利一种车辆自动驾驶的经验学习方法及装置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：CN118457623B 。
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：202410537111.X，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种车辆自动驾驶的经验学习方法及装置是由廖律超;王佳俊;曾金盾;蔡思静;张茂林;郑淇;熊鎔;贺有朋;魏晓慧;林小浪设计研发完成，并于2024-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种车辆自动驾驶的经验学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种车辆自动驾驶的经验学习方法及装置，包括：通过车辆感知系统获取传感器数据；通过所述传感器数据得到周围车辆运动数据；分析所述周围车辆运动数据得到最佳学习对象车辆；将所述最佳学习对象车辆对应的目标车辆运动数据作为训练集进行模型训练，得到异常驾驶行为模式；根据所述异常驾驶行为模型更新车辆自动驾驶模型；基于更新的所述车辆自动驾驶模型生成实时驾驶策略。实现自动驾驶车辆能够学习周围车辆的行为以改进自身行为，从而使得自动驾驶车辆能够对异常事件进行学习，提高自动驾驶车辆自身的适应能力和鲁棒性。
本发明授权一种车辆自动驾驶的经验学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种车辆自动驾驶的经验学习方法，其特征在于，包括： 通过车辆感知系统获取传感器数据； 通过所述传感器数据得到周围车辆运动数据； 分析所述周围车辆运动数据得到最佳学习对象车辆； 将所述最佳学习对象车辆对应的目标车辆运动数据作为训练集进行模型训练，得到异常驾驶行为模式； 根据所述异常驾驶行为模型更新车辆自动驾驶模型； 基于更新的所述车辆自动驾驶模型生成实时驾驶策略； 所述分析所述周围车辆运动数据得到最佳学习对象车辆包括： 通过目标检测算法对检测范围内的所有车辆进行识别以及分类，得到目标车辆及其车型； 通过机器学习算法对所有所述目标车辆的稳定性进行评估，并筛选出稳定性最高的所述目标车辆作为所述最佳学习对象车辆； 所述通过机器学习算法对所有所述目标车辆的稳定性进行评估之前包括： 判断所述目标车辆的车型是否与本车辆的车型相同，若不同，则根据自身车型对所述目标车辆的车型进行特征处理。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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