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龙图腾网恭喜天津大学申请的专利一种基于双重交互感知的智能网联汽车协同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：CN119428755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202411524399.3，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权一种基于双重交互感知的智能网联汽车协同决策方法是由左志强;刘正璇;王一晶设计研发完成，并于2024-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重交互感知的智能网联汽车协同决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双重交互感知的智能网联汽车协同决策方法，包括以下步骤：利用集中训练和分布式执行多智能体强化学习框架，设计双重互感知协同控制策略DIACC；利用分布式的交互自适应决策模块D‑IADM学习与周围车辆的交互特征和交通环境信息；利用集中式交互增强评价器C‑IEC模块捕捉全局车辆交互与全局交通动态之间的关系。本发明采用上述一种基于双重交互感知的智能网联汽车协同决策方法，使智能网联汽车主动提前调整其行为，减少了预汇入区与其他车辆的横向冲突，另一方面，智能网联汽车的行为积极引导并协调了人工驾驶汽车，从而提高了整体交通表现。

本发明授权一种基于双重交互感知的智能网联汽车协同决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双重交互感知的智能网联汽车协同决策方法，其特征在于：包括以下步骤： 利用集中训练和分布式执行多智能体强化学习框架，设计双重交互感知协同控制策略DIACC； 利用分布式的交互自适应决策模块D-IADM学习与周围车辆的交互特征和交通环境信息； 利用集中式交互增强评价器模块C-IEC捕捉全局车辆交互与全局交通动态之间的关系； 双重交互感知协同控制策略DIACC包括一个集中式的评论家网络和若干个分布式的执行者网络； 集中式的评论家网络通过访问混合交通系统的全局信息来辅助训练阶段，分布式的执行者网络利用集中式的评论家网络提供的全局信息最大化其个体奖励； 根据混合交通系统演化特性和车辆交互需求设计多智能体强化学习框架下的状态空间、动作空间和奖励函数； 设计多智能体强化学习框架下的状态空间包括每辆车的运动状态、每条车道的交通流统计信息和静态道路结构信息；设计动作空间的离散量包括：保持、左换道、右换道、加速、减速；设计奖励函数为： ； 其中，、和分别表示自身车辆奖励、全局奖励和惰性行为惩罚，或称为时间惩罚，系数、和是与智能网联汽车渗透率相关的每个奖励成分的权重；为完成奖励，自身车辆奖励包含若干个子奖励： ； ； ； ； 其中，为速度奖励；为警告距离惩罚；为碰撞惩罚，、和分别为、和的权重参数；是道路交通法规允许的最大速度；集合表示处于警告范围内的车辆；集合表示实际碰撞范围内的车辆；为车辆间的相对纵向距离；为车辆间的相对横向距离，为或集合中的元素；和的距离阈值分别为和；为速度奖励调整参数；为碰撞惩罚调整参数； 全局奖励反映所有智能网联汽车在平均速度方面的整体表现，其具体为： ； 其中，为全局速度奖励调整参数； 反映智能网联汽车速度效率对整体交通流的影响： ； 其中，是用于在不同速度下调整惩罚水平的速度阈值，为Sigmoid函数。

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