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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利自动驾驶模型的训练方法和控制信息获取方法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：CN118393876B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202410472121.X，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权自动驾驶模型的训练方法和控制信息获取方法是由叶晓青设计研发完成，并于2024-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶模型的训练方法和控制信息获取方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种自动驾驶模型的训练方法和控制信息获取方法，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉、深度学习等技术领域，可应用于自动驾驶等场景。训练方法包括：获取车辆在第一样本时刻的第一控制信息、第一车辆传感信息和与第二样本时刻对应的真值标签；将第一车辆传感信息输入初始特征提取模型，得到与第二样本时刻对应的第一预测感知特征；将第一控制信息和第一预测感知特征输入初始特征处理模型，得到与第二样本时刻对应的第二预测感知特征；将第二预测感知特征输入初始规划控制模型得到第二控制信息；以及基于第二控制信息和真值标签，调整初始特征提取模型、初始特征处理模型和初始规划控制模型的参数。

本发明授权自动驾驶模型的训练方法和控制信息获取方法在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶模型的训练方法，包括： 获取车辆在第一样本时刻的第一控制信息、第一车辆传感信息和与第二样本时刻对应的真值标签； 将所述第一车辆传感信息输入初始特征提取模型，得到与所述第二样本时刻对应的第一预测感知特征，所述第一预测感知特征为鸟瞰视角特征； 将所述第一控制信息和所述第一预测感知特征输入初始特征处理模型，得到与所述第二样本时刻对应的第二预测感知特征，包括： 将所述第一控制信息进行编码，得到控制编码特征； 将所述控制编码特征进行映射，得到键特征和值特征； 将所述第一预测感知特征进行映射，得到查询特征；以及 基于交叉注意力机制，对所述查询特征、所述键特征和所述值特征进行处理，得到所述第二预测感知特征； 将所述第二预测感知特征输入初始规划控制模型，得到用于所述第二样本时刻的第二控制信息；以及 基于所述第二控制信息和所述真值标签，调整所述初始特征提取模型、所述初始特征处理模型和所述初始规划控制模型的参数，以得到目标自动驾驶模型，包括： 基于所述第二控制信息和所述车辆在所述第二样本时刻的第一运动信息，确定所述车辆在所述第二样本时刻之后的第一预测行驶轨迹； 基于所述第一控制信息和所述车辆在所述第一样本时刻的第二运动信息，确定与所述第一样本时刻对应的第二预测行驶轨迹； 基于所述第一预测行驶轨迹和所述第二预测行驶轨迹的一致性，确定第二损失值；以及 基于所述第二损失值，调整所述初始特征提取模型、所述初始特征处理模型和所述初始规划控制模型的参数。

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