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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种面向混合交通流的网联自动驾驶汽车通信与协同控制方法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：CN119964387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510074910.2，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种面向混合交通流的网联自动驾驶汽车通信与协同控制方法是由冷甦鹏;廖熙雯;李天扬;张科设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向混合交通流的网联自动驾驶汽车通信与协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向混合交通流的网联自动驾驶汽车通信与协同控制方法，应用于智能车联网领域，针对现有技术难以平衡通信资源的限制与数字孪生的信息更新需求，实现CAV间的有效协同的问题；本发明通过在各CAV内部构建分布式数字孪生系统，对道路状况、通信信道状态及周围车辆的驾驶策略进行实时监控和动态模拟，弥补了单车感知局限带来的决策不足，从而实现车辆间的群体智能协同。在保留个体驾驶风格的同时，CAV能更有效地缓解HDV驾驶对交通的扰动，显著提升交通流的效率与稳定性。此外，本发明在CAV协同驾驶过程中充分考虑了感知信息共享对通信系统的压力，通过在有限通信资源条件下优选最具决策价值的信息，并根据信道状态动态调整车辆间的交互频率，实现了轻量化设计，进一步增强了方案在实际应用场景中的适用性和可靠性。

本发明授权一种面向混合交通流的网联自动驾驶汽车通信与协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向混合交通流的网联自动驾驶汽车通信与协同控制方法，其特征在于，应用场景为：在一个包含紧密跟驰的HDV和CAV的路段中，CAV具备感知周边路况和通信的能力，并通过路旁基站进行通信资源的管理和分配，以共享感知信息；具体实现过程包括以下步骤： S1、基于通信范围内整体路况表征、CAV通过频谱感知获得的对于信道状态的评估以及CAV对周围车辆驾驶策略的拟合，在该CAV的车载计算平台上建立分布式的数字孪生； 通信范围内整体路况表征包括当前CAV的感知信息、通过车车通信获取的其他CAV的感知信息；各CAV的感知信息包括该CAV的车辆状态与该CAV感知到的周围驾驶环境点云数据； 车辆状态包括前后车的速度、该CAV与前后车之间的距离； S2、各CAV通过车载雷达感知周围路况，生成周围驾驶环境点云数据； S3、基于注意力机制的多智能体强化学习方法，得到每个CAV的通信决策与驾驶决策；具体的： S31、每辆CAV的数字孪生中包括：在线网络，在线网络包括注意力网络、策略网络和价值网络； S32、将各CAV对应的通信范围内整体路况表征作为注意力网络中的输入特征，将输入特征线性映射为查询向量和键向量，得到当前CAV对其他CAV的注意力权重； S33、根据注意力权重与通信资源的可用性，计算各CAV对应的更新间隔的指标；通信资源的可用性具体为：在考虑延迟和带宽限制的情况下，当前CAV在任意时刻可以通信的最大车辆数；更新间隔的指标的计算式为： ； 其中，表示时刻第个CAV与第个CAV之间的更新间隔的指标，表示在考虑延迟和带宽限制的情况下，每辆车在任意时刻可以通信的最大车辆数，表示时刻第个CAV对第个CAV的注意力权重； S34、基于更新间隔的指标产生通信需求，路旁基站根据通信需求为CAV之间的通信分配时频资源块，各CAV根据分配的视频资源块进行通信，得到反应通信性能的奖励函数值，并更新数字孪生中对于整体路况表征； S35、将更新后的整体路况表征作为注意力网络中的输入特征，计算隐藏状态； S36、将输入策略网络，获得驾驶加速度； S37、CAV根据步骤S36得到的进行驾驶，并计算反映交通性能的奖励值； S38、将车辆状态、注意力权重、、、放入经验回放池； S39、重复步骤S2-S38，随机采样回放池中的经验，计算损失函数并反向传播，更新注意力网络、策略网络和价值网络； 损失函数具体包括： 价值网络的损失函数为： ； ； 其中为衰减因子，为的奖励函数；车辆的奖励函数包括交通性能的奖励函数与通信性能的奖励函数两部分，即，其中反映交通性能，定义为： ； 表示跟车距离变化的绝对值，用于衡量交通流的稳定性；为在时间的行驶速度，用于衡量道路的通行能力，则是判断跟车距离是否满足最小安全距离； 通信性能的奖励函数定义为： ； 用于评估车辆在交互感知信息时的通信时延是否满足成功传输的时延上限，从而衡量通信系统的效率； 注意力网络和策略网络的损失函数通过以下公式计算： 。

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