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一种基于深度强化学习的多车协同感知任务调度方法

Name: 一种基于深度强化学习的多车协同感知任务调度方法
Brand: 皖西学院
SKU: 2025108466328
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510846632.8 📄 发布日：2026/10/23

著录项目信息

申请日

2025-06-24

公开号

CN120743458B

公开日

2026-07-03

申请人

皖西学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F9_48

IPC 分类号

G06F9_48 , G06F9_50 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

深度强化学习深度强化学习协同感知任务调度

应用场景

自动驾驶, 智能网联汽车, 车路协同, 边缘计算, 智能交通

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摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习的多车协同感知任务调度方法，属于智能交通系统与车联网协同感知技术领域，包括如下步骤：在每个调度时间片内，由成员车辆与边缘服务器向头部车辆上报当前感知信息；头部车辆将自身任务队列长度作为系统状态输入，通过PPO算法生成调度动作；头部车辆将感知任务下发至成员车辆与边缘服务器，并收集各节点在执行任务后的反馈；根据各节点对感知任务的处理时间与响应波动，计算系统奖励函数；系统基于多个调度周期的状态‑动作‑奖励轨迹，结合优势估计优化策略网络。本发明以头部车辆感知任务为中心，结合状态压缩、任务分发动作离散建模与长期稳定性奖励函数设计，实现大范围低延迟协同感知的智能调度优化。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN120743458B

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平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：8 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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