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龍圖騰網獲悉蘇州感測通信息科技有限公司申請的專利基于兩階段模仿學習的自動駕駛控制系統及其控制方法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：CN115158336B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202210378601.0，技術領域涉及：B60W50/00；該發明授權基于兩階段模仿學習的自動駕駛控制系統及其控制方法是由蘇巖設計研發完成，并于2022-04-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于兩階段模仿學習的自動駕駛控制系統及其控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于兩階段模仿學習的自動駕駛控制系統，包括目標發布模塊、組合導航模塊、感知模塊、控制參數生成模塊和底層控制模塊；目標發布模塊用來提供目標的導航信息；組合導航模塊用來提供車輛的狀態信息；感知模塊用來提供周圍環境的圖片信息；控制參數生成模塊用來收集組合導航模塊、感知模塊和目標發布模塊所采集的信息進行控制參數的預測并生成車輛的控制信息；底層控制模塊用來接收車輛的控制信息并通過控制信息進行車輛控制。本發明采用基于兩階段模仿學習的自動駕駛控制系統通過對當前的外部環境進行綜合性的分析進行控制。

本發明授權基于兩階段模仿學習的自動駕駛控制系統及其控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于兩階段模仿學習的自動駕駛控制系統的控制方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟1、目標發布模塊提供目標的導航信息，組合導航模塊提供車輛的狀態信息；轉入步驟2； 步驟2、感知模塊提供周圍環境的圖片信息，包括車前方RGB圖像和周圍環境的鳥瞰圖；轉入步驟3； 步驟3、控制參數預測模塊收集目標的導航信息、車輛的狀態信息、周圍環境的圖片信息輸入給訓練感知控制網絡得到的車輛控制模型，進行控制參數的預測進而生成車輛控制信息，然后將生成的車輛控制信息發送給底層控制模塊；感知控制網絡的訓練過程具體步驟如下： 步驟3-a、利用數據集訓練監督網絡，輸入周圍環境鳥瞰圖和導航指令，經過特征提取網絡和控制參數預測網絡得到預測的控制參數的值，用預測的控制參數值與數據集中這一幀數據對應的真值通過損失函數計算Loss，根據Loss的值通過Adam優化函數進行反向傳播，以調整特征提取網絡和控制參數預測網絡的權重系數，完成監督網絡的訓練；轉入步驟3-b； 步驟3-b、輸入為車前方RGB圖像和數據集中對應的導航指令，經過特征提取網絡和控制參數預測網絡得到預測的控制參數的值，將預測的控制參數值與數據集中這一幀數據對應的真值作比較計算得到Loss，然后進行反向傳播，更新特征提取網絡和控制參數預測網絡的權重系數，完成感知控制網絡第一階段的訓練；轉入步驟3-c； 步驟3-c、向第一階段訓練好的感知控制網絡輸入車前方RGB圖像以及與第一階段不同的導航指令，通過第一階段訓練好的感知控制網絡預測當前輸入下的控制參數值，同時用這一幀數據對應的鳥瞰圖和剛選擇的導航指令輸入給之前訓練好的監督網絡，得到控制參數，將該控制參數作為真值與前面預測的控制參數值比較計算得到Loss，然后進行反向傳播，更新感知控制網絡的權重系數，完成感知控制網絡第二階段的訓練；轉入步驟3-d； 步驟3-d、第二階段訓練好的感知控制網絡作為預測控制參數的車輛控制模型；轉入步驟3-e； 步驟3-e、完成感知控制網絡的訓練 轉入步驟4； 步驟4、底層控制模塊根據車輛控制信息進行車輛控制。

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