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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学(深圳)高等研究院申请的专利一种基于自适应感知的跨场景自动驾驶决策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：CN117409383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311129706.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于自适应感知的跨场景自动驾驶决策方法是由郑凯;苏涵;付渊设计研发完成，并于2023-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应感知的跨场景自动驾驶决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应感知的跨场景自动驾驶决策方法，本发明能够有效地将复杂环境信息转化为基础场景，并在这些基础场景上做出决策。相较于传统的自动驾驶技术，本发明在复杂交通环境中显示出显著优势。本发明能够在面对不熟悉的场景时利用已有的训练经验以及转换后的感知图像，降低了对大量数据和长时间训练的依赖。本发明通过模拟人类的学习和驾驶过程，使得在不熟悉的场景中，自动驾驶系统能够利用已有的训练知识进行准确决策，从而避免了对大量训练数据和长时间训练的依赖。通过这种自适应的感知机制，还能够处理并转化不同复杂度的鸟瞰图像，为决策模块提供更加易于理解的输入，得到一种更为高效且适应性强的自动驾驶解决方案。

本发明授权一种基于自适应感知的跨场景自动驾驶决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应感知的跨场景自动驾驶决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：自适应感知模块获取复杂场景下捕获的鸟瞰图并将它们分别编码为场景几何拓扑特征和场景位置分布特征； S2：通过基于变分自编码器的自适应感知模块将复杂场景中的几何特征替换为基本场景的几何特征，并将其组合解码以生成新的BEV图像； S3：将自适应感知模块的生成结果作为行为决策模块的输入，行为决策模块由深度强化学习模型和混合奖励函数组成，所述行为决策模块基于感知模块所提供的信息执行优秀的变道和变速决策； 所述基于变分自编码器的自适应感知模块的编码器由一个预训练的ResNet18以及两个全连接层组成，表示为，其中场景道路位置分布的特征由的分布形式表示，场景几何拓扑特征由的向量形式表示； 所述步骤S3中行为决策模块的特征提取器由三个卷积层组成，将t时刻的输入图像转换为一个64通道的特征图，将特征图扁平化为一维向量后作为Actor网络的输入；Actor网络由三个线性层组成，分支成两个输出，两个分支分别输出了变道和变速的决策结果，其中𝐿是三种车道变化行为之一：车道向左ll、车道向右l𝑟和车道保持l𝑘，𝑉是三个速度变化行为之一：加速𝑠𝑢，减速𝑠d，保持速度𝑠𝑚。

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电子科技大学长三角研究院(衢州);电子科技大学(深圳)高等研究院，其通讯地址为：324000 浙江省衢州市柯城区芹江东路288号1幢18楼；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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