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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于轨迹预测的强化学习自动驾驶决策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：CN118514719B 。

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：202410716682.X，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于轨迹预测的强化学习自动驾驶决策方法及装置是由傅明建;郭福强;陈光永;徐沛;于元隆;刘能现;卓晓鑫;翁才杰设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轨迹预测的强化学习自动驾驶决策方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于轨迹预测的强化学习自动驾驶决策方法及装置，涉及自动驾驶技术领域。其中方法包括：获取在历史时间段内的自动驾驶车辆与其周围其他车辆的行驶轨迹时序数据；将所述驾驶轨迹时序数据输入训练好的Transformer模型，以对自动驾驶车辆周围其他车辆的行驶轨迹进行预测，得到相应的轨迹预测信息；将所述轨迹预测信息加入到训练好的强化学习模型对应的状态空间中，得到目标状态空间，以使所述强化学习模型基于所述目标状态空间进行自动驾驶决策。可见，本申请在强化学习决策的状态信息中加入其他车辆的行车轨迹预测信息，从而减小自动驾驶车辆与其他车辆发生碰撞的可能性，达到提高自动驾驶决策的通行成功率的目的。

本发明授权一种基于轨迹预测的强化学习自动驾驶决策方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于轨迹预测的强化学习自动驾驶决策方法，其特征在于，包括： 获取在历史时间段内的自动驾驶车辆与其周围其他车辆的行驶轨迹时序数据； 将驾驶轨迹时序数据输入训练好的Transformer模型，以对自动驾驶车辆周围其他车辆的行驶轨迹进行预测，得到相应的轨迹预测信息； 将所述轨迹预测信息加入到训练好的强化学习模型对应的状态空间中，得到目标状态空间，以使所述强化学习模型基于所述目标状态空间进行自动驾驶决策； 所述自动驾驶车辆周围的其他车辆包括自动驾驶车辆所在位置的正前、左前、右前、正后、左后、右后六个方位的车辆； 所述强化学习模型的训练过程如下： 初始化强化学习模型的各个参数； 获取自动驾驶车辆与其周围其他车辆的行驶轨迹时序数据样本； 将所述行驶轨迹时序数据样本输入训练好的Transformer模型，以对自动驾驶车辆周围其他车辆的行驶轨迹进行预测，得到相应的轨迹预测信息样本； 将所述轨迹预测信息样本加入到强化学习模型对应的状态空间中，得到状态空间样本： ； 其中，i＝1、2、3、4、5、6，分别代表正前、左前、右前、正后、左后、右后六个方位；x、y分别表示自动驾驶车辆的横纵坐标，T表示时间长度；表示速度； 通过策略网络生成动作； 通过状态转移概率获取； 将存入经验回放缓存，表示回报； 从经验回放缓存中采样批大小为的训练样本集； 基于训练样本集对强化学习模型的各个参数进行更新； 重复以上步骤多次，通过N步参数更新法对强化学习模型的各个参数进行更新，保存模型参数，得到最终的强化学习模型。

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