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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利基于深度强化学习的新能源汽车挡位决策方法及控制系统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：CN119795942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510252960.5，技术领域涉及：B60L15/20；该发明授权基于深度强化学习的新能源汽车挡位决策方法及控制系统是由李君;李麟设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的新能源汽车挡位决策方法及控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能控制技术领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的新能源汽车挡位决策方法及控制系统。所述方法包括以下步骤：通过在新能源汽车上部署车速传感器、电机转速传感器以及电池状态传感器并进行车辆状态实时采集和车辆数据融合处理，得到新能源汽车行驶融合数据集；获取新能源汽车当前挡位并结合在当前时间下对应的行驶车速、电机转速、电池电量、道路坡度以及曲率进行状态空间向量确定，以作为预设的深度强化学习模型对应的状态输入并进行挡位动作空间定义，以生成新能源汽车挡位切换动作空间选择，来设计对应的车辆挡位决策奖励函数并进行车辆行驶挡位决策控制，生成最优挡位决策控制策略。本发明能够实现更加智能、高效的挡位决策。

本发明授权基于深度强化学习的新能源汽车挡位决策方法及控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的新能源汽车挡位决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过在新能源汽车上部署车速传感器、电机转速传感器以及电池状态传感器，并利用车速传感器、电机转速传感器以及电池状态传感器对新能源汽车对应的实时行驶过程进行车辆状态实时采集，以得到新能源汽车行驶车速、新能源汽车电机转速以及新能源汽车电池电量；获取新能源汽车在不同行驶道路位点对应的道路坡度以及曲率，并基于新能源汽车在不同行驶道路位点对应的道路坡度以及曲率对新能源汽车行驶车速、新能源汽车电机转速以及新能源汽车电池电量进行车辆数据融合处理，得到新能源汽车行驶融合数据集； 步骤S2：获取新能源汽车当前挡位并结合新能源汽车行驶融合数据集内在当前时间下对应的行驶车速、电机转速、电池电量、道路坡度以及曲率进行状态空间向量确定，以得到新能源汽车状态空间向量；将新能源汽车状态空间向量作为预设的深度强化学习模型对应的状态输入，并利用深度强化学习模型对新能源汽车状态空间向量进行挡位动作空间定义，以生成新能源汽车挡位切换动作空间选择，其中包括新能源汽车对应的升挡、降挡以及保持当前挡位动作； 步骤S3：通过深度强化学习模型对应的新能源汽车挡位切换动作空间选择设计对应的车辆挡位决策奖励函数；其中，所述的车辆挡位决策奖励函数具体为当深度强化学习模型选择的动作挡位造成能耗降低以及动力性能增强时，则给予挡位决策正奖励；当深度强化学习模型选择的动作挡位造成能耗过大以及动力性能衰弱以影响新能源汽车驾驶平顺性时，则给予挡位决策负奖励； 步骤S4：基于车辆挡位决策奖励函数利用深度强化学习模型对相对应的新能源汽车状态空间向量进行车辆行驶挡位决策控制，以根据实时采集的车辆状态信息，从模型对应的动作空间中选择最优的挡位切换动作，生成新能源汽车在不同行驶工况下对应的最优挡位决策控制策略。

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