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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利對自動駕駛模型進行訓練的方法、裝置和電子設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118535922B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410680120.4，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權對自動駕駛模型進行訓練的方法、裝置和電子設備是由林英展;曾增烽;王凡;黃際洲;吳華設計研發完成，并于2024-05-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本對自動駕駛模型進行訓練的方法、裝置和電子設備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種對自動駕駛模型進行訓練的方法、裝置和電子設備，計算機技術領域，尤其涉及自動駕駛和人工智能技術領域。實現方案為：確定訓練數據集，訓練數據集包括多個樣本環境數據；確定多個教練模型，其中，教練模型根據樣本環境數據輸出教練駕駛行為作為被訓練的自動駕駛模型的目標駕駛行為，其中每個教練模型能夠處理訓練數據集中的至少一部分樣本環境數據；利用教練模型處理訓練數據集中的樣本環境數據，以得到教練駕駛行為；利用自動駕駛模型處理訓練數據集中的樣本環境數據，以得到預測駕駛行為；通過調整自動駕駛模型的參數來對自動駕駛模型進行訓練，其中參數被調整以減少預測駕駛行為和教練駕駛行為之間的差異。

本發明授權對自動駕駛模型進行訓練的方法、裝置和電子設備在權利要求書中公布了：1.一種用于對自動駕駛模型進行訓練的方法，包括： 確定訓練數據集，所述訓練數據集包括多個樣本環境數據； 確定多個教練模型，其中，所述教練模型根據樣本環境數據輸出教練駕駛行為作為被訓練的自動駕駛模型的目標駕駛行為，其中每個教練模型能夠處理所述訓練數據集中的至少一部分樣本環境數據； 利用所述教練模型處理所述訓練數據集中的樣本環境數據，以得到教練駕駛行為； 利用所述自動駕駛模型處理所述訓練數據集中的樣本環境數據，以得到預測駕駛行為； 通過調整所述自動駕駛模型的參數來對所述自動駕駛模型進行訓練，其中所述參數被調整以減少所述預測駕駛行為和所述教練駕駛行為之間的差異， 其中，所述多個教練模型是通過以下方法訓練得到的： 通過強化學習的方式使用第一教練模型對所述訓練數據集進行學習，調整所述第一教練模型的參數直至所述第一教練模型至少能夠正確處理所述訓練數據集中的第一樣本環境數據集； 確定第二樣本環境數據集，其中所述第二樣本環境數據集中包括所述訓練數據集中除所述第一樣本環境數據集以外的剩余樣本環境數據； 通過強化學習的方式使用第二教練模型對所述第二樣本環境數據集進行學習，調整所述第二教練模型的參數直至所述第二教練模型至少能夠正確處理所述第二樣本環境數據集中的至少一部分； 確定所述訓練數據集中是否存在不能被所述第一教練模型或所述第二教練模型成功處理的樣本環境數據； 響應于確定至少一個剩余樣本環境數據無法被所述第一教練模型或所述第二教練模型成功處理，基于所述至少一個剩余樣本環境數據訓練至少一個第三教練模型直至所述訓練數據集中的樣本環境數據被成功學習。

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