同济大学崔艺馨获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于潜在状态一致性建模的自动驾驶持续优化方法、系统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：CN121543695B 。
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：202610063107.3，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权基于潜在状态一致性建模的自动驾驶持续优化方法、系统及存储介质是由崔艺馨;黄岩军;万弛;杨硕;张昊博设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于潜在状态一致性建模的自动驾驶持续优化方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及智能驾驶决策控制领域，具体为一种基于潜在状态一致性建模的自动驾驶持续优化方法、系统及存储介质，用于解决现有自动驾驶系统在复杂多场景及动态交通环境中存在的适应能力不足、长期运行过程中决策控制稳定性下降以及对环境变化规律刻画不充分等问题。本方案通过对动态交通环境状态信息基于结构稳定性进行知识域划分学习，使潜在空间能够提取稳定、可预测且不依赖任务划分的环境状态特征，实现跨驾驶任务知识迁移与优化，提升自动驾驶系统在真实动态交通环境中的鲁棒性与长期可靠性。
本发明授权基于潜在状态一致性建模的自动驾驶持续优化方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在状态一致性建模的自动驾驶持续优化方法，其特征在于，步骤包括： 在训练时，获取同一驾驶任务受控对象的同一真实轨迹中的连续n个时间步的环境状态信息序列，基于环境状态信息序列提取基础状态特征序列，对每个基础状态特征，计算结构稳定性指标； 基于每个基础状态特征的结构稳定性指标和预设稳定性阈值，将基础状态特征序列分成稳定知识域与动态知识域，将稳定知识域和动态知识域映射至统一维度后，提取相应的稳定知识相关特征和动态知识相关特征，构建t时刻的环境状态特征，，，、为权重； 基于环境状态特征和从同一真实轨迹中提取的未来第步的环境状态特征构成的状态迁移片段，得到潜在状态表示； 将环境状态信息和潜在状态表示输入策略决策网络，输出预测动作； 在训练中计算总损失，总损失由动作损失和对比损失构成，所述对比损失为通过最大化潜在状态表示与未来的环境状态特征的互信息，使潜在空间能够提取稳定、可预测且不依赖任务划分的环境演化特征； 在推理时，将当前环境状态信息和训练结束时的潜在状态表示输入训练好的策略决策网络，输出预测动作。
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