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龙图腾网获悉西湖大学申请的专利自动驾驶端到端模型自我纠正方法、装置及介质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：CN120564157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511057590.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权自动驾驶端到端模型自我纠正方法、装置及介质是由于开丞;马恩慧;张家焕;李诗雯设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶端到端模型自我纠正方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种自动驾驶端到端模型自我纠正方法、装置及介质，该方法首先通过端到端自动驾驶模型评估多视图图像，检测失败案例并提取中间输出信息；然后将失败案例的原因解析为多模态提示，结合鸟瞰图布局和场景描述，通过视觉语言模型生成数据需求；接着利用改进的生成模型Drive‑Sora生成具有时空一致性和或多样性的多视图视频数据；最后将生成的数据作为新的训练数据，对端到端自动驾驶模型进行迭代更新与优化，并通过性能评估进入下一轮数据生成与优化循环。本发明显著提升了自动驾驶模型的鲁棒性和泛化能力，降低了长尾场景下的碰撞率和规划误差，为自动驾驶技术的发展和应用提供了有力支持。

本发明授权自动驾驶端到端模型自我纠正方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.自动驾驶端到端模型自我纠正方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过端到端自动驾驶模型对多视图图像进行评估，检测失败案例并提取感知、预测和规划阶段的中间输出信息； 将失败案例的特定原因解析为多模态提示，结合鸟瞰图布局和场景描述，通过视觉语言模型生成数据需求； 基于所述数据需求，利用Drive-Sora生成模型生成具有时空一致性和或多样性的多视图视频数据； 所述Drive-Sora生成模型先接收Tailor-Agent系统的多模态提示；对前景、背景数据及场景描述进行嵌入处理，通过交叉注意力机制整合多模态嵌入；再利用时空扩散变换器结合ControlNet引导布局，以多视图空间注意力保证多视图一致性，采用无分类器引导策略调节条件与采样平衡，从而生成具有时空一致性和或多样性的多视图视频数据； 所述Tailor-Agent系统包括多个基于视觉语言模型的功能代理；所述Tailor-Agent系统根据项目总体目标和需求，将整体目标拆解为可执行的子任务，并对应分配给原因分析代理、需求设计代理和多模态提示收集代理； 将生成的多视图视频数据作为新的训练数据，对端到端自动驾驶模型进行迭代更新与优化； 对更新后的模型进行性能评估，分析新出现的失败案例并进入下一轮数据生成与优化循环。

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