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龙图腾网获悉北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学;山东汇创信息技术有限公司;山东伟创信息技术有限公司申请的专利一种无信号交叉口左转与汇入决策方法、装置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：CN121118690B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511631317.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种无信号交叉口左转与汇入决策方法、装置及存储介质是由陈雪梅;左云飞;姚诚达;钱冠宇;田奕宏;高丛政设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无信号交叉口左转与汇入决策方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无信号交叉口左转与汇入决策方法、装置及存储介质，本发明构建无信号交叉口左转与汇入的仿真环境来仿真多样的左转与汇入环境；基于仿真环境来构建强化学习环境，并定义状态空间和动作空间，构建强化学习奖励函数；状态空间包含自车及环境车辆的位置信息、速度、航向角；动作空间为自车的纵向加速度；强化学习奖励函数由安全奖励、效率奖励和超时惩罚三部分的和组成；构建引入记忆单元和交叉注意力机制的改进强化学习决策模型；利用多样的仿真环境来训练改进强化学习决策模型进行无信号交叉口左转与汇入决策。本申请决策方法的安全通过率提升约10%~15%，碰撞率与超时率显著下降，具有显著的优越性。

本发明授权一种无信号交叉口左转与汇入决策方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无信号交叉口左转与汇入决策方法，其特征在于，包括： 构建无信号交叉口左转与汇入的仿真环境来仿真多样的左转与汇入环境；仿真环境中包含：交叉口、待控制的自车和影响自车做出左转与汇入决策的环境车辆； 基于仿真环境来构建强化学习环境，并定义状态空间和动作空间，构建强化学习的奖励函数；其中，状态空间包含自车及环境车辆的位置信息、速度、航向角；动作空间为自车的纵向加速度；强化学习奖励函数由安全奖励、效率奖励和超时惩罚三部分的和组成； 构建引入记忆单元和交叉注意力机制的改进强化学习决策模型；所述改进强化学习决策模型包括：交叉注意力机制、第一价值网络、第二价值网络、第一目标价值网络、第二目标价值网络、决策网络和目标决策网络；决策网络和目标决策网络的结构一致，决策网络和目标决策网络的结构包含堆叠的全连接层和ReLU激活函数，而后跟随记忆单元和tanh激活函数，所述记忆单元用于保留决策网络的历史有效信息；第一价值网络和第二价值网络及与两者对应的第一目标价值网络和第二目标价值网络的结构一致，包括：堆叠的全连接层和ReLU激活函数而后跟随记忆单元和ReLU激活函数，最后通过一个全连接层映射得到状态和动作的价值Q；交叉注意力机制以原始状态向量中自车状态向量为查询，以原始状态向量中环境车辆状态向量为键和值，利用查询计算自车与其他需要集中关注的环境车辆状态的关系度和关联性，将交叉注意力后自车状态向量和环境状态向量整合成新的注意力状态向量； 利用多样的仿真环境来训练改进强化学习决策模型； 利用训练完成的改进强化学习决策模型进行无信号交叉口左转与汇入决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学;山东汇创信息技术有限公司;山东伟创信息技术有限公司，其通讯地址为：250101 山东省济南市高新区经十路7000号汉峪金融商务中心五区1号楼601；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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