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龙图腾网获悉北方工业大学;中央财经大学申请的专利一种基于自主式自动驾驶的匝道汇入决策确定方法、设备、介质及产品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：CN120726841B 。

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：202511009475.1，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权一种基于自主式自动驾驶的匝道汇入决策确定方法、设备、介质及产品是由谭墍元;李桂娟;郭伟伟;薛晴婉;谢娜设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自主式自动驾驶的匝道汇入决策确定方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于自主式自动驾驶的匝道汇入决策确定方法、设备、介质及产品，涉及自动驾驶领域，该方法包括基于双重深度Q网络构建匝道汇入决策模型；搭建匝道合流的仿真环境；并基于仿真环境训练所述匝道汇入决策模型；获取不同的强制换道轨迹数据；并基于强制换道轨迹数据进行驾驶风格聚类分析；根据不同的驾驶风格聚类分析结果对应的样本数据，基于训练好的匝道汇入决策模型，得到不同合流策略的自动驾驶车辆强制换道决策模型；根据当前的强制换道轨迹数据，基于不同合流策略的自动驾驶车辆强制换道决策模型，得到匝道汇入决策结果。本申请能够分析策略差异对道路通行效率和安全性的影响，有助于使自动驾驶汽车更好地融入混合交通环境。

本发明授权一种基于自主式自动驾驶的匝道汇入决策确定方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于自主式自动驾驶的匝道汇入决策确定方法，其特征在于，所述基于自主式自动驾驶的匝道汇入决策确定方法包括： 基于双重深度Q网络构建匝道汇入决策模型；所述匝道汇入决策模型的状态空间包括：目标车辆的行驶状态信息以及匝道合流过程中设定距离的车辆的相对信息；所述行驶状态信息包括：横向绝对位置x、纵向绝对位置y和速度v；相对信息包括：与目标车辆的相对位置和车速；所述匝道汇入决策模型的动作空间包括：换道和不换道；所述匝道汇入决策模型的奖励函数包括与速度成正比的奖励值的行驶效率部分、在发生碰撞时施加惩罚的安全部分以及体现合流紧急程度的合流部分；行驶效率部分、安全部分以及合流部分的权重系数的设置不同对应不同合流策略； 搭建匝道合流的仿真环境；并基于仿真环境训练所述匝道汇入决策模型； 获取不同的强制换道轨迹数据；并基于强制换道轨迹数据进行驾驶风格聚类分析；驾驶风格聚类分析结果用于表征不同类型驾驶员速度、加速度、在辅助车道上的行驶距离分布情况；强制换道轨迹数据包括：速度、加速度、车头间距、辅助车道行驶距离以及自由换道次数； 根据不同的驾驶风格聚类分析结果对应的样本数据，基于训练好的匝道汇入决策模型，得到不同合流策略的自动驾驶车辆强制换道决策模型； 根据当前的强制换道轨迹数据，基于不同合流策略的自动驾驶车辆强制换道决策模型，得到匝道汇入决策结果； 所述匝道汇入决策模型的奖励函数R，具体包括以下公式： ； 其中，为行驶效率部分，，表示目标车辆的当前的行驶速度，表示目标车辆的期望速度，为安全部分，，collision表示目标车辆在合流过程中与其他车辆发生碰撞，otherwise表示其他情况，为合流部分，，表示目标车辆当前所位于车道的纵向坐标，表示目标车辆期望汇入车道的纵向坐标，为底数，取值为1.5，为用于调整惩罚的大小的系数，表示目标车辆当前在辅助车道上的行驶距离，分别为行驶效率部分、安全部分以及合流部分的权重系数。

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