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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國重汽集團(tuán)濟(jì)南動(dòng)力有限公司申請(qǐng)的專利一種基于不完全信息動(dòng)態(tài)博弈的車輛協(xié)同決策系統(tǒng)及方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115588294B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210735394.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G1/01；該發(fā)明授權(quán)一種基于不完全信息動(dòng)態(tài)博弈的車輛協(xié)同決策系統(tǒng)及方法是由劉陽;趙德贏;趙玉超;賈敏設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-27向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于不完全信息動(dòng)態(tài)博弈的車輛協(xié)同決策系統(tǒng)及方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于不完全信息動(dòng)態(tài)博弈的車輛協(xié)同決策系統(tǒng)及方法，系統(tǒng)包括觀測(cè)模塊、駕駛員意圖辨識(shí)模塊、信念池更新模塊、聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊、行為決策模塊；觀測(cè)模塊連接駕駛員意圖辨識(shí)模塊、聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊，駕駛意圖辨識(shí)模塊連接信念池更新模塊，信念池更新模塊連接聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊，聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊連接行為決策模塊；方法包括以下步驟：步驟S1：通過觀測(cè)模塊判斷發(fā)生路權(quán)沖突的雙方行駛狀態(tài)信息；步驟S2：根據(jù)沖突雙方的駕駛狀態(tài)信息，判斷車輛或駕駛員的駕駛意圖；步驟S3：對(duì)信念池更新模塊中駕駛員類型分布概率進(jìn)行更新；步驟S4：計(jì)算所有可行聯(lián)合策略的收益函數(shù)；步驟S5：決策出最有聯(lián)合分布策略。

本發(fā)明授權(quán)一種基于不完全信息動(dòng)態(tài)博弈的車輛協(xié)同決策系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于不完全信息動(dòng)態(tài)博弈的車輛協(xié)同決策系統(tǒng)，其特征在于，包括： 觀測(cè)模塊、駕駛員意圖辨識(shí)模塊、信念池更新模塊、聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊、行為決策模塊； 所述的觀測(cè)模塊連接所述的駕駛員意圖辨識(shí)模塊、聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊，所述的駕駛員意圖辨識(shí)模塊連接所述的信念池更新模塊，所述的信念池更新模塊連接所述的聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊，所述的聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊連接所述的行為決策模塊； 所述的觀測(cè)模塊用于判斷發(fā)生路權(quán)沖突的雙方的行駛狀態(tài)信息，并將獲取的發(fā)生路權(quán)沖突的雙方的行駛狀態(tài)信息傳送至駕駛員意圖辨識(shí)模塊； 所述的駕駛員意圖辨識(shí)模塊用于根據(jù)獲取到的行駛狀態(tài)信息，判斷車輛或者駕駛員的駕駛意圖數(shù)據(jù)，并將判斷得到的駕駛意圖數(shù)據(jù)傳送至信念池更新模塊； 所述的信念池更新模塊用于根據(jù)駕駛意圖數(shù)據(jù)，對(duì)信念池中駕駛員類型分布概率進(jìn)行更新，并計(jì)算新的聯(lián)合策略分布概率，并將新的聯(lián)合策略分布概率傳送至聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊； 所述的聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊用于計(jì)算所有可行聯(lián)合策略的收益函數(shù)，并結(jié)合聯(lián)合策略分布概率計(jì)算聯(lián)合策略的期望收益，以獲得最優(yōu)聯(lián)合分布策略； 所述的行為決策模塊用于根據(jù)最優(yōu)聯(lián)合分布策略對(duì)路權(quán)沖突車輛進(jìn)行行為決策； 聯(lián)合策略收益計(jì)算模塊中，根據(jù)觀測(cè)模塊及信念池更新模塊，計(jì)算所有可行聯(lián)合策略的收益： 設(shè)在沖突車一的信念池中，沖突車二為強(qiáng)硬型的分布概率為Z1，沖突車二為軟弱型的分布概率為Z2，沖突車二強(qiáng)硬型情況下允許并道的概率為，拒絕并道的概率為,+=1；沖突車二軟弱型情況下允許并道的概率為Γ1，拒絕并道的概率為Γ2,Γ1+Γ2=1； 在不同的聯(lián)合策略分布下，沖突車一和沖突車二的收益分別用表示， 根據(jù)收益矩陣及分布函數(shù)，計(jì)算沖突車一和沖突車二選擇不同動(dòng)作策略時(shí)的期望收益，沖突車一及沖突車二在不同策略下的收益為： 其中和分別描述了各行為概率分布的矩陣，分別為 其中，分別為沖突車二采取允許變道和拒絕變道的期望收益，以及沖突車一采取維持以及變道的期望收益； 所述的行為決策模塊，獲得沖突車二和沖突車一采取不同策略所獲得的期望收益，通過貝葉斯納什均衡解獲得的決策集由下式計(jì)算： 其中，分別表示沖突車一和沖突車二的加速度以及各自采取的行為策略，{0，1，2}分別表示{準(zhǔn)備，策略1，策略2}。

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