北京
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国家知识产权局信息显示，东南大学、金龙联合汽车工业（苏州）有限公司申请一项名为“混驾环境下具有预见性的风险强化学习方法、系统及设备”的专利，公开号CN122864561A，申请日期为2026年7月。
专利摘要显示，本发明公开了混驾环境下具有预见性的风险强化学习方法、系统及设备，涉及自动驾驶技术领域。本发明通过图神经网络与长短期记忆网络相结合，对周围车辆进行轨迹预测；基于预测轨迹构建道路与车辆风险场，并设计不同时刻风险场的递减式融合策略，输出包含未来信息的预见性行车风险场；针对混驾环境设计基于Transformer架构的并行稀疏注意力机制，根据车辆类型、驾驶模式及相对位置重新定义周围车辆的注意力优先级；采用强化学习算法以预见性风险场输出作为奖励函数，以Transformer架构的输出作为输入状态，输出自动驾驶车辆的决策轨迹。本发明能够提前感知潜在风险并增强对异质驾驶主体的识别能力，有效提高混驾环境下自动驾驶车辆的安全性、舒适性和决策可解释性。
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本文源自：市场资讯
作者：情报员
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