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龙图腾网恭喜交通运输部公路科学研究所申请的专利一种考虑附着状况的智能汽车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：CN119821449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510315672.X，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种考虑附着状况的智能汽车驾驶决策方法是由王洪;侯德藻;李茜瑶;卫雨桐设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑附着状况的智能汽车驾驶决策方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种考虑附着状况的智能汽车驾驶决策方法，包括：获取智能车辆当前的期望车速、速度误差项、附着系数和车辆前后方图像；根据所述附着系数对IDM跟驰模型中的舒适减速度进行修正，并利用修正后的舒适减速度生成车辆的纵向加速度；利用特征提取器从所述车辆前后方图像中提取图像特征，并将所述图像特征与所述期望车速、速度误差项、附着系数共同输入DQN模型；所述DQN模型根据所述修正后的舒适减速度计算奖励值，并根据所述奖励值和防碰撞动作掩码生成车辆的横向换道动作；由所述纵向加速度和横向换道动作，共同构成车辆的最终动作。本实施例提高了高速行驶的车辆对不同附着状况的适应性。

本发明授权一种考虑附着状况的智能汽车驾驶决策方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑附着状况的智能汽车驾驶决策方法，其特征在于，包括：获取智能车辆当前的期望车速、速度误差项、附着系数和车辆前后方图像；根据所述附着系数对IDM跟驰模型中的舒适减速度进行修正，并利用修正后的舒适减速度生成车辆的纵向加速度；利用特征提取器从所述车辆前后方图像中提取图像特征，并将所述图像特征与所述期望车速、速度误差项、附着系数共同输入DQN模型；其中，所述DQN模型的状态空间为：st＝[Vexp，ΔV，μ，I]，st为状态变量，Vexp为期望车速，ΔV为速度误差项，μ为附着系数，I表示车辆前方及后方的图像；所述DQN模型的动作空间包括向左换道、车道保持和向右换道；具体的，对状态空间中的Vexp,ΔV,μ进行归一化；利用特征提取器从I中提取图像特征If，将If与归一化后的Vexp,ΔV,μ拼接输入DQN模型；所述DQN模型根据所述修正后的舒适减速度计算奖励值，并根据所述奖励值和防碰撞动作掩码生成车辆的横向换道动作；具体的，所述DQN模型根据当前状态计算动作空间各动作的奖励值，并根据各奖励值计算各动作的Q值；根据以下动作掩码的约束条件，对各候选横向换道动作进行筛选，将到满足约束条件且具有最大Q值的动作作为横向换道动作： 其中，和分别为t时刻主控车辆与当前车道前车的间距、与当前车道后车的间距、与目标车道前车的纵向间距，以及与目标车道后车的纵向间距，s0为最小安全停车距离，l为车身长度，a为最大加速度，brev为修正后的舒适减速度，Δt为换道所需时间，vt为主控车辆当前车速，为当前车道前车的车速，为当前车道后车的车速，为目标车道前车的车速，为目标车道后车的车速；由所述纵向加速度和横向换道动作，共同构成车辆的最终动作。

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