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龙图腾网获悉宁波均胜智能汽车技术研究院有限公司申请的专利一种基于人机共驾理念的智能车辆集成式决策系统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：CN114802306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210465478.6，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于人机共驾理念的智能车辆集成式决策系统是由郑鑫宇;刘信凡;樊洪志;李培杰设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人机共驾理念的智能车辆集成式决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人机共驾理念的智能车辆集成式决策系统，包括：外界环境感知模块，用于将外界传感信息进行处理，输出感知目标结果Senvenv；座舱感知模块，用于将座舱内感知信息进行处理，输出感知结果Scabcab；决策模块，用于将混合感知状态S＝[Senvenv,Scabcab]作为输入，并根据深度强化学习决策算法输出决策动作A＝[aenvenv,acabcab]，决策动作A其中一路输出为针对车辆的行驶行为决策指令aenvenv，另一路输出为座舱控制指令acabcab；行驶行为控制模块，根据aenvenv对车辆的行驶状态进行适应性调整；舱内控制模块，根据acabcab对舱内执行设备进行适应性调整。本发明利用舱内信息指导车辆的道路行驶决策，提升系统的鲁棒性和安全性，同时利用外界行驶环境信息提升舱内乘客用户体验。

本发明授权一种基于人机共驾理念的智能车辆集成式决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人机共驾理念的智能车辆集成式决策系统，其特征在于：包括： 外界环境感知模块，用于将当前车辆外界环境传感信息进行处理，输出感知目标结果； 座舱感知模块，用于将座舱内感知系统的信息进行处理，输出感知结果； 决策模块，用于将混合感知状态S=，并根据深度强化学习决策算法输出深度融合的决策动作A=，决策动作A分两路输出，其中一路输出为针对车辆的行驶行为决策指令，另一路输出为座舱控制指令； 行驶行为控制模块，根据行驶行为决策指令对车辆的行驶状态进行适应性调整； 舱内控制模块，根据座舱控制指令对舱内执行设备进行适应性调整； 决策模块中深度强化学习决策算法的使用过程包括：将混合感知状态S输入到当前网络参数为w的神经网络N中，从而输出决策值V，根据决策值V确定最终输出的决策动作A； 所述决策值V=[行驶决策v1，舱内决策空调v2，灯光v3，音乐v4，车窗v5]，包含v1至v5的5类决策对象，在每一类决策对象中，根据贪婪策略选择最大数值所对应的决策作为最终的决策动作输出A=[a1，a2，a3，a4，a5]； 决策模块中深度强化学习决策算法的训练过程包括以下步骤： 步骤1、初始化探索阈值E，初始化神经网络N的网络参数w； 步骤2、将当前车辆的混合感知状态S=输入进神经网络N中，生成一个随机数e， 若e≥E，则根据贪婪策略选择最大数值所对应的决策作为最终输出的决策动作A； 若e＜E，则随机生成决策动作A； 步骤3、对此时处于混合感知状态S的车辆执行决策动作A，从而得到一个新的混合感知状态S’和奖励R，通过新的混合感知状态S’判断： 若车辆发生碰撞，则得到终止标志Flag=1； 若车辆未发生碰撞，则Flag=0； 所述步骤3中奖励R的函数为：R=A安全性+B效率性+C舒适性+D乘客体验，其中A、B、C、D分别代表各项评估指标的权重，安全性由碰撞惩罚计算，效率性由车速衡量，舒适性由换道惩罚以及加速度变化得出，乘客体验通过座舱内的感知系统给出； 步骤4、将{S，A，S’，R，Flag}这一组数据存入数据池中； 步骤5、将S’赋值给S，车辆进入新的混合感知状态S’，同时将E0.99999赋值给E，再进入步骤6； 步骤6、从数据池中采集n组样本数据，对于每一组样本数据计算当前决策目标值： 若Flag=1，则； 若Flag=0，则，其中的含义是将新的混合感知状态S’输入到当前网络参数为w的神经网络N中，根据贪婪策略输出最大的决策值，并乘以固定折扣值； 步骤7、使用均方误差函数计算n个决策目标值的损失： ； 步骤8、使用神经网络梯度反向传播来更新神经网络N的网络参数w，返回到步骤2，进行循环训练。

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