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龙图腾网获悉长江大学申请的专利一种环岛场景下的生态驾驶方法、系统、设备及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：CN119442892B 。

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：202411554278.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种环岛场景下的生态驾驶方法、系统、设备及介质是由涂继辉;简成利;赵桂莲;李奇燃;王世成;杨瀚葳设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种环岛场景下的生态驾驶方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种环岛场景下的生态驾驶方法、系统、设备及介质，包括：获取环岛场景下的各网联车的初始状态数据，基于KAN网络构建生态驾驶模型并设置复合奖励函数，生态驾驶模型包括结构相同的控制主网络和目标网络，复合奖励函数包括安全性函数、行驶效率函数、驾驶舒适度函数、低速奖惩函数、能耗函数和到达目的地奖惩函数；基于初始状态数据对生态驾驶模型进行训练优化，将实时状态空间输入训练后的生态驾驶模型中，输出最优安全参考速度，基于最优安全参考速度对各网联车进行驾驶控制。本发明适用于智能网联环境，关注了节能减排的问题，使得网联车通过环岛的行驶效率、安全性、驾驶舒适度、节能效果等都得到了明显提升。

本发明授权一种环岛场景下的生态驾驶方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种环岛场景下的生态驾驶方法，其特征在于，包括： 获取环岛场景下的各网联车的初始状态数据，所述初始状态数据包括各网联车的纵向速度、横向速度、加速度、与前后车的速度差和距离差； 基于KAN网络构建生态驾驶模型并设置复合奖励函数，所述生态驾驶模型包括控制主网络和目标网络，所述控制主网络和所述目标网络结构相同，均包括依次连接的Actor-KAN网络和Critic-KAN网络；所述复合奖励函数包括安全性函数、行驶效率函数、驾驶舒适度函数、低速奖惩函数、能耗函数和到达目的地奖惩函数； 将所述初始状态数据作为初始状态空间输入所述生态驾驶模型中进行训练优化，得到训练后的生态驾驶模型； 将实时状态空间输入训练后的生态驾驶模型中，输出最优安全参考速度，基于所述最优安全参考速度对各网联车进行驾驶控制； 所述生态驾驶模型的训练优化过程，具体包括： 步骤1：将所述初始状态空间输入所述控制主网络中，得到初始动作空间，基于所述初始动作空间获取初始安全参考速度，将所述初始安全参考速度应用到各网联车中并获取各网联车的下一时刻状态空间，将所述初始状态空间、初始动作空间、奖励函数值和下一时刻状态空间存储到经验池中，重复步骤1，直至所述经验池到达预设饱和状态； 步骤2：当所述经验池到达预设饱和状态后，控制主网络中的Critic-KAN网络从经验池中获取状态空间进行评价，得到第一评价结果，基于所述第一评价结果对控制主网络中的Actor-KAN网络进行参数更新； 步骤3：目标网络在所述经验池中获取当前时刻的下一状态空间，并计算下一时刻动作空间和第二评价结果；基于所述第一评价结果和所述第二评价结果对所述生态驾驶模型进行参数更新； 重复步骤1至步骤3进行迭代更新，直至到达预设迭代次数，停止迭代，得到训练后的生态驾驶模型。

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