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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基于Q值掩码的自动驾驶车道变换决策方法及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：CN121553138B 。

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：202610102932.X，技术领域涉及：B60W30/18；该发明授权一种基于Q值掩码的自动驾驶车道变换决策方法及系统是由孙超;李诺然;岳超;杨雄基;赵跃然;宋叙澎;谢永琪设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Q值掩码的自动驾驶车道变换决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Q值掩码的自动驾驶车道变换决策方法及系统，属于自动驾驶和人工智能领域。该方法采用分层决策架构，将车道变换决策分解为高层决策学习和低层控制执行两个层次，通过Q‑masking接口实现紧密集成。方法包括：构建分层决策架构；设计车辆状态表示和高层离散动作空间，其中状态包含归一化标量信息和时序占用栅格，动作包括无操作、加速、减速、左变道、右变道五类；低层模块根据系统约束、先验知识和安全检测生成Q值掩码，深度Q网络输出Q值后应用掩码进行动作选择；使用双缓冲区经验回放策略进行网络训练。本发明通过Q值掩码确保训练和测试过程中的零碰撞率，简化奖励函数设计，提高训练效率和安全性。

本发明授权一种基于Q值掩码的自动驾驶车道变换决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Q值掩码的自动驾驶车道变换决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.构建分层决策架构，包括高层决策模块和低层控制模块，通过Q-masking接口实现紧密集成； S2.设计车辆状态表示和高层离散动作空间，状态包含归一化标量信息和时序占用栅格； 步骤S2包括以下子步骤： S21.采集车辆内部状态信息，包括当前速度v、所在车道l、距离目标距离d2g，并对标量信息进行归一化处理，映射至[0,1]区间； S22.构建车辆周围可见区域的二值占用栅格，融合多个历史时间步的占用栅格，形成时序占用栅格表示； S23.定义高层离散动作空间，包括无操作N、加速A、减速D、左变道L、右变道R五类动作； S3.低层模块根据系统约束、先验知识和安全检测生成Q值掩码，深度Q网络输出Q值后应用掩码进行动作选择； 步骤S3包括以下子步骤： S31.基于车道边界约束生成掩码分量，屏蔽超出道路边界的车道变换动作； S32.基于速度限制约束生成掩码分量，屏蔽违反速度限制的加减速动作； S33.基于碰撞时间TTC检测生成掩码分量，屏蔽导致碰撞风险的动作； S34.融合上述掩码分量，生成最终Q值掩码向量； S35.时序占用栅格通过卷积层提取空间特征，归一化标量输入通过全连接层进行特征编码，融合后输出5个Q值； S36.将Q值掩码应用于Q值输出，屏蔽不可行动作的Q值，对掩码后的Q值执行最大化操作，选择最优动作； S4.使用双缓冲区经验回放策略进行网络训练。

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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