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龙图腾网获悉浙江吉利控股集团有限公司;吉利汽车研究院(宁波)有限公司申请的专利自动驾驶轨迹的生成方法及装置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：CN120116975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510591687.9，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权自动驾驶轨迹的生成方法及装置是由司怀伟;康钧杰;张俊杰;佘锋;侯建梅设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶轨迹的生成方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种自动驾驶轨迹的生成方法及装置。所述方法包括：获取车载传感器采集到的多模态数据；所述多模态数据包含多种不同数据类型的数据；将所述多种不同数据类型的数据输入到各自数据类型对应的编码器中进行编码处理，得到统一特征表示的多模态特征；所述多模态特征包括多种不同数据类型的特征；将所述多种不同数据类型的特征进行特征融合，得到高维度的特征空间向量；将所述特征空间向量输入到多模态大模型中进行推理，并利用轨迹解码器将所述多模态大模型的推理结果转换为自动驾驶轨迹。

本发明授权自动驾驶轨迹的生成方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶轨迹的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车载传感器采集到的多模态数据；所述多模态数据包含多种不同数据类型的数据； 将所述多种不同数据类型的数据输入到各自数据类型对应的编码器中进行编码处理，得到统一特征表示的多模态特征；所述多模态特征包括多种不同数据类型的特征； 将所述多种不同数据类型的特征进行特征融合，得到高维度的特征空间向量； 将所述特征空间向量输入到多模态大模型中进行推理，并利用轨迹解码器将所述多模态大模型的推理结果转换为自动驾驶轨迹；其中，所述多模态大模型是将传统的大规模语言模型的语义理解能力扩展至视觉认知领域的模型； 其中，所述多模态大模型通过以下方式训练得到： 获取训练样本；其中，所述训练样本包括输入样本和输出标签，所述输入样本包括联合建模的时序行为数据和环境感知数据，所述输出标签包括在所述时序行为数据和环境感知数据下预期的自动驾驶轨迹； 基于所述训练样本训练多模态大模型；其中，所述训练多模态大模型的过程中引入思维链，所述思维链中构建有用于帮助所述多模态大模型学习所述输入样本与所述输出标签之间映射关系的多个推理任务； 所述多个推理任务包括： 推理在输入样本下的预期驾驶行为的意图指令任务； 推理对输入样本中的环境感知数据进行场景描述的场景描述任务； 推理对输入样本中的环境感知数据中存在的关注对象进行标注的对象标注任务。

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