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龙图腾网获悉清华大学;毫末智行科技有限公司申请的专利基于扩散模型的自动驾驶轨迹规划方法、装置及电子设备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：CN119739150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202411363122.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于扩散模型的自动驾驶轨迹规划方法、装置及电子设备是由詹仙园;郑一楠;郑可馨;郑金亮;李健雄;顾维灏;艾锐设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的自动驾驶轨迹规划方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于扩散模型的自动驾驶轨迹规划方法、装置及电子设备，其中的方法包括：获取周车信息和道路信息；基于预先训练的轨迹规划模型，根据周车信息和道路信息，预测自车轨迹规划和周车轨迹；其中，轨迹规划模型包括环境编码器和轨迹规划解码器，轨迹规划解码器基于扩散模型构建得到，轨迹规划模型基于周车信息样本、道路信息样本、导航信息样本、噪声样本以及真实驾驶轨迹构成的训练样本集进行训练优化得到。该方法通过将扩散模型应用于自动驾驶，能够根据实时的道路驾驶情况准确预测自车及周车的自动驾驶轨迹，不仅提升了自动驾驶系统的安全性，还可以预测和适应复杂的交通场景，进而提升用户体验。

本发明授权基于扩散模型的自动驾驶轨迹规划方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的自动驾驶轨迹规划方法，其特征在于，包括： 获取周车信息和道路信息； 基于预先训练的轨迹规划模型，根据所述周车信息和道路信息，预测自车轨迹规划和周车轨迹； 其中，所述轨迹规划模型包括环境编码器和轨迹规划解码器，所述轨迹规划解码器基于扩散模型构建得到，所述轨迹规划模型基于周车信息样本、道路信息样本、导航信息样本、噪声样本以及真实驾驶轨迹构成的训练样本集进行训练优化得到； 所述环境编码器包括第一自注意力模块、第二自注意力模块以及第三自注意力模块； 基于预先训练的环境编码器，对所述周车信息和道路信息进行编码处理，得到环境编码向量，包括： 将所述周车信息输入至第一自注意力模块，得到周车特征向量； 将所述道路信息输入至第二自注意力模块，得到道路特征向量； 拼接周车特征向量和道路特征向量，并将拼接后的特征向量输入至第三自注意力模块，得到输出的所述环境编码向量； 训练优化轨迹规划解码器，具体包括： 基于预先训练的环境编码器，根据采集的周车信息样本和道路信息样本，获取环境编码向量样本； 根据采集的导航信息样本、噪声样本和真实驾驶轨迹，以及环境编码向量样本，构建得到训练样本数据集； 以环境编码向量样本、导航信息样本、加噪时间步以及加噪后的真实驾驶轨迹为输入，以解噪后驾驶轨迹为输出，通过扩散模型损失迭代优化所述轨迹规划解码器； 根据预训练轨迹规划解码器，以及预设轨迹优化函数，通过分类器引导修正解噪后驾驶轨迹； 其中，所述真实驾驶轨迹包括自车真实驾驶轨迹和周车真实驾驶轨迹。

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