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龙图腾网获悉浪潮(北京)电子信息产业有限公司申请的专利一种车辆的自动驾驶方法、系统、设备及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：CN115578876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202211259650.9，技术领域涉及：G08G1/0967；该发明授权一种车辆的自动驾驶方法、系统、设备及存储介质是由邓琪;李茹杨;张亚强;胡奇夫;赵雅倩;李仁刚设计研发完成，并于2022-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆的自动驾驶方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车辆的自动驾驶方法、系统、设备及存储介质，应用于机器学习技术领域，包括：规划出参考路径并确定出用于反映车辆静态路径的静态导航信息；根据车载传感设备和路侧传感设备的检测内容，通过特征提取，得到用于反映车辆自身驾驶状态的感知状态输入量；确定出用于反映车辆与环境交互过程中的历史决策信息的关联性特征；接收路侧系统反馈的用于反映路侧传感设备的检测区域内的各车辆未来行为的行为预测信息；将静态导航信息，感知状态输入量，关联性特征以及行为预测信息作为输入量输入至深度强化学习模型，得到深度强化学习模型输出的驾驶策略并执行。应用本申请的方案，可以有效地实现车辆的自动驾驶方法，保证行车安全。

本发明授权一种车辆的自动驾驶方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆的自动驾驶方法，其特征在于，包括： 规划出从出发地位置到达目的地位置的参考路径，并根据所述参考路径确定出用于反映车辆静态路径的静态导航信息； 根据车载传感设备的检测内容，以及接收到的路侧传感设备的检测内容，通过特征提取，得到用于反映车辆自身驾驶状态的感知状态输入量； 确定出用于反映车辆与环境交互过程中的历史决策信息的关联性特征； 将所述车载传感设备的检测内容发送至路侧系统，并接收所述路侧系统反馈的用于反映路侧传感设备的检测区域内的各车辆未来行为的行为预测信息； 将所述静态导航信息，所述感知状态输入量，所述关联性特征以及所述行为预测信息作为输入量输入至深度强化学习模型，得到所述深度强化学习模型输出的驾驶策略； 执行所述驾驶策略； 接收到的所述路侧系统反馈的用于反映路侧传感设备的检测区域内的各车辆未来行为的行为预测信息，为所述路侧系统通过以下操作确定出的行为预测信息： 根据所述车载传感设备的检测内容，以及路侧传感设备的检测内容，确定出所检测到的各个车辆各自的历史轨迹序列； 对所述历史轨迹序列进行线性变换与归一化处理，得到对应的低维融合特征； 将得到的各个低维融合特征传递至滤波模型，以通过所述滤波模型衰减频域中的噪声信息； 将所述滤波模型的输出发送至基于MLP的行为预测模型，得到所述行为预测模型输出的用于反映路侧传感设备的检测区域内的各车辆未来行为的行为预测信息； 其中，N为序列长度，为历史轨迹序列中的第i轨迹点的环境上下文信息，为历史轨迹序列中的第i轨迹点的车辆观测信息；为低维融合特征中的第i特征量； 所述滤波模型由多个滤波子模型堆叠而成，每个所述滤波子模型包括滤波层，第一随机失活层，第二随机失活层，前馈层，第一归一化层以及第二归一化层； 所述滤波层用于将输入进行快速傅里叶变换之后，通过SGD进行优化以衰减频域中的噪声信息，并通过逆快速傅里叶变换将优化结果变换回时域； 所述第一随机失活层用于接收所述滤波层的输出，并在进行残差连接之后由所述第一归一化层进行归一化，得到的结果作为所述前馈层的输入； 所述前馈层用于在MLP结构下，通过激活函数从自身输入中提取非线性特征，得到的结果作为所述第二随机失活层的输入； 所述第二随机失活层用于接收所述前馈层的输出，并在进行残差连接之后由所述第二归一化层进行归一化，得到的结果作为所在的滤波子模型的输出； 根据车载传感设备的检测内容，以及接收到的路侧传感设备的检测内容，通过特征提取，得到用于反映车辆自身驾驶状态的感知状态输入量，包括： 根据车载传感设备的检测内容，以及接收到的路侧传感设备的检测内容，通过数据融合的方式构建出第一BEV图； 提取所述第一BEV图的环境语义信息，得到第二BVE图； 通过CNN编码器提取所述第二BVE图的低维特征以实现状态空间降维，得到用于反映车辆自身驾驶状态的感知状态输入量s。

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