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龙图腾网获悉北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院);北京理工大学申请的专利一种面向高速公路与匝道场景的分层自主行为决策与联合控制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：CN121572982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610106216.9，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种面向高速公路与匝道场景的分层自主行为决策与联合控制方法是由姚福星;孙超;李浩宇;张昕阳设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向高速公路与匝道场景的分层自主行为决策与联合控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向高速公路与匝道场景的分层自主行为决策与联合控制方法，属于辅助驾驶技术领域。包括：S1、训练阶段；S1.1：收集专家数据并训练IL决策器；S1.2：训练RL控制模块；S1.3：联合整体验证与微调；S2、执行阶段；S2.1：环境感知与状态构建；S2.2：上层模仿学习决策；S2.3：调用下层强化学习控制模块；S2.4：调用下层MPC控制模块；S2.5：车辆执行与环境更新。本发明使得控制模式切换更加自适应、可学习，减少人工经验依赖；兼顾策略灵活性与控制可行性或安全性；可在同一框架下处理高速公路主干道换道、匝道合流、匝道分流等复杂任务；本发明能够在保证安全裕度的前提下，生成平滑、舒适的控制行为。

本发明授权一种面向高速公路与匝道场景的分层自主行为决策与联合控制方法在权利要求书中公布了：1.一种面向高速公路与匝道场景的分层自主行为决策与联合控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、训练阶段； S1.1：收集专家数据并训练模仿学习IL决策器； 采集专家在“高速公路主干道巡航、高速公路主干道换道、匝道汇入或汇出”多场景下选择强化学习RL或模型预测控制MPC或不同控制策略的模式标签，训练决策器； S1.2：训练RL控制模块； 在仿真环境中固定IL决策器，采用SAC算法训练RL控制器； S1.3：联合整体验证与微调； 将IL+RL+MPC集成，在多种交通密度、速度分布、匝道合流形态下进行闭环仿真，对奖励权重、Q或R权重和模式切换策略进行微调； S2、执行阶段； S2.1：环境感知与状态构建； 实时采集自车及周车、道路拓扑与匝道位置信息，构造状态向量，并判断当前场景标签； S2.2：上层模仿学习决策； 将经编码函数得到特征，输入IL决策器，输出控制模式推荐并确定当前模式； S2.3：调用下层强化学习控制模块； RL控制器根据输出参考行为； 将RL参考行为转化为MPC参考轨迹或约束； S2.4：调用下层MPC控制模块； 根据当前状态与参考信息构建优化目标与约束条件； 求解有限时域内最优控制序列，并输出当前控制动作； S2.5：车辆执行与环境更新； 底层执行控制动作，车辆状态发生变化，环境感知模块更新下一时刻状态，循环执行S2.1–S2.5。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院);北京理工大学，其通讯地址为：518118 广东省深圳市坪山区坑梓街道金沙社区锦绣东路22号雷柏中城生命科学园第3分园A栋3层301、302号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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