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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种智能网联HEV车路协同分层生态驾驶控制方法和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：CN115955712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202211455904.4，技术领域涉及：H04L1/02；该发明授权一种智能网联HEV车路协同分层生态驾驶控制方法和系统是由吴晓东;李捷;范家玮设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能网联HEV车路协同分层生态驾驶控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能网联HEV车路协同分层生态驾驶控制方法和系统，方法包括：车速规划步骤：接收V2X信息，并结合自车状态信息，从而求解得到最优车速轨迹；功率分流控制步骤：接收所述最优车速轨迹信息，以该最优车速轨迹信息作为参考进行跟随，并根据实时功率需求，以最大化车辆燃油经济性为目的，分配不同动力源的功率输出。与现有技术相比，本发明能够在保证安全性与通行性的同时达到了更高的燃油经济性，且在复杂的交通场景下仍然能在满足实时性的条件下完成多目标的最优车速规划。

本发明授权一种智能网联HEV车路协同分层生态驾驶控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种智能网联HEV车路协同分层生态驾驶控制方法，其特征在于，包括： 车速规划步骤：接收V2X信息，并结合自车状态信息，从而求解得到最优车速轨迹； 功率分流控制步骤：接收所述最优车速轨迹信息，以该最优车速轨迹信息作为参考进行跟随，并根据实时功率需求，以最大化车辆燃油经济性为目的，分配不同动力源的功率输出； 所述车速规划步骤中，将所述V2X信息与自车状态信息进行融合处理，作为输入，然后通过强化学习算法以多个优化目标求解最优车速轨迹，所述多个优化目标包括安全性、通行性和燃油经济性； 所述强化学习算法为DRL算法，该DRL算法根据当前控制时刻n的环境输入确定观测状态sn，根据观测状态sn采用策略π选择动作an，根据系统执行动作an后，得到下一步的状态sn+1通过奖励函数计算动作an的奖励rn，以从当前状态开始，对将来累积总奖励收益的期望作为动作价值函数Qπsn,an；通过训练求得能够最大化Q值的最优策略π*； 所述奖励函数包括交通灯奖励函数、安全奖励函数和油耗奖励函数的累加，所述交通灯奖励函数、安全奖励函数和油耗奖励函数的计算表达式分别为： rlight＝flightVlight_min,Vlight_max,Vego rsafety＝fsafetyminVsafety,Vlimit,Vego 式中，[Vlight_min,Vlight_max]为根据交通灯时间、相位以及自车与交通灯的距离信息计算能够使自车在绿灯窗口通过交通灯的速度区间，Vsafety为前车紧急刹车情况下后车不发生碰撞的最大安全速度，Vego为自车参考速度，为燃油消耗率，rlight为交通灯奖励函数，rsafety为安全奖励函数，rfuel为油耗奖励函数，flightVlight_min,Vlight_max,Vego为基于Vlight_min,Vlight_max,Vego求解的交通灯奖励函数，fsafetyminVsafety,Vlimit,Vego为基于Vsafety,Vlimit的最小值以及Vego求解的安全奖励函数； 所述奖励函数还包括引导被控车辆通过交通灯的塑形函数Flight、引导被控车辆安全跟车的塑形函数Fsafety与引导被控车辆提高通行效率的塑形函数Ftime，所述奖励函数的表达式为： R＝rfuel+rlight+rsafety+Flight+Fsafety+Ftime 式中，R为奖励函数； 所述功率分流控制步骤中，通过驾驶员模型计算驱动功率需求，使车辆车速跟随所述最优车速轨迹信息，通过EMS将所述驱动功率需求分配至不同动力源，所述EMS为A-ECMS，所述EMS以等效燃油消耗率最小进行能源管理； 所述等效燃油消耗率的计算表达式为： 式中，分别为t时刻的系统总等效燃油消耗率、发动机燃油消耗率、电池等效燃油消耗率，s为等效因子，Pdemandt为t时刻的需求驱动功率，为发动机功率Pet与电池功率Pbt之和； 所述EMS将发动机功率从最小功率到最大功率，以预设的步长进行离散得到发动机功率序列，在给定任意时刻的需求驱动功率后，将基于预设的发动机比油耗Map和电机效率Map计算发动机功率Pet所有可能取值所对应的等效燃油消耗值并将最小所对应的发动机功率与电机功率作为该时刻的最佳功率分配策略； 所述EMS的求解过程还包括根据当前电池SOC与期望SOC的误差，通过PID控制实时动态调整等效因子s，以保证SOC维持在合适的水平。

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