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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶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：CN119888661B 。

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：202411972933.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶控制方法是由李克强;何雷;王建强;卢思怡设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶控制方法在说明书摘要公布了：本申请涉及自动驾驶控制技术领域，特别涉及一种基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶控制方法，方法包括：在检测到目标车辆处于自动驾驶工况的情况下，采集目标车辆的所处环境的多视角图像数据，并将多视角图像数据转化为鸟瞰视图表示，以生成所处环境的鸟瞰视图特征图，并将鸟瞰视图特征图中每个像素进行分类，以获得所处环境的语义分割图；将鸟瞰视图特征图和语义分割图输入至目标深度强化学习网络中，以输出目标车辆的自动驾驶控制信号，从而控制目标车辆行驶。由此，解决了相关技术中的自动驾驶控制系统的计算复杂度较高，系统适应复杂环境的能力较低、可解释性不足，降低了系统的整体性能，无法满足用户的驾乘需求的问题。

本发明授权基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于鸟瞰视图和深度强化学习的端到端自动驾驶控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 在检测到目标车辆处于自动驾驶工况的情况下，采集所述目标车辆的所处环境的多视角图像数据； 基于鸟瞰视图特征提取网络，将所述多视角图像数据转化为鸟瞰视图表示，以生成所述所处环境的鸟瞰视图特征图，并将所述鸟瞰视图特征图中每个像素进行分类，以获得所述所处环境的语义分割图； 将所述鸟瞰视图特征图和所述语义分割图输入至目标深度强化学习网络中，以输出所述目标车辆的自动驾驶控制信号，并根据所述自动驾驶控制信号控制所述目标车辆行驶； 所述将所述鸟瞰视图特征图和所述语义分割图输入至目标深度强化学习网络中，输出所述目标车辆的自动驾驶控制信号，包括： 将所述鸟瞰视图特征图、所述语义分割图和所述目标车辆的状态信息进行初步处理，以获得目标层次的特征； 利用所述目标层次的特征确定所述目标车辆执行每个动作的目标概率分布，并根据所述目标概率分布确定所述目标车辆的自动驾驶控制信号； 所述利用所述目标层次的特征确定所述目标车辆执行每个动作的目标概率分布，包括： 根据所述目标层次的特征确定所述目标车辆的动作空间维度； 利用所述动作空间维度生成所述目标车辆执行所述每个动作的目标概率分布。

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