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龍圖騰網(wǎng)獲悉阿波羅智能技術(shù)(北京)有限公司申請的專利自動駕駛決策方法、模型訓(xùn)練方法、相關(guān)裝置及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115476883B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211334252.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：B60W60/00；該發(fā)明授權(quán)自動駕駛決策方法、模型訓(xùn)練方法、相關(guān)裝置及電子設(shè)備是由趙昊瑋;和家平;張宇杰;李一賢;柳長春設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-10-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本自動駕駛決策方法、模型訓(xùn)練方法、相關(guān)裝置及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種自動駕駛決策方法、模型訓(xùn)練方法、相關(guān)裝置及電子設(shè)備，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及自動駕駛技術(shù)領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為：在檢測到車輛與第一障礙物存在交互的情況下，獲取所述車輛與所述第一障礙物交互時的第一場景特征和第一狀態(tài)；確定與所述第一場景特征對應(yīng)的第一交互關(guān)鍵參數(shù)，所述第一交互關(guān)鍵參數(shù)用于對與所述第一障礙物交互時所述車輛的駕駛行為進行評估；基于所述第一狀態(tài)，構(gòu)建用于模擬所述車輛與所述第一障礙物交互的第一博弈樹；在所述車輛與所述第一障礙物的交互模擬結(jié)束的情況下，基于所述第一博弈樹和所述第一交互關(guān)鍵參數(shù)，確定與所述第一障礙物交互時所述車輛的目標(biāo)行為決策。

本發(fā)明授權(quán)自動駕駛決策方法、模型訓(xùn)練方法、相關(guān)裝置及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種自動駕駛決策方法，包括： 在檢測到車輛與第一障礙物存在交互的情況下，獲取所述車輛與所述第一障礙物交互時的第一場景特征和第一狀態(tài)； 將所述第一場景特征輸入至目標(biāo)模型，得到所述目標(biāo)模型輸出的與所述第一場景特征對應(yīng)的第一交互關(guān)鍵參數(shù)；所述第一交互關(guān)鍵參數(shù)用于對與所述第一障礙物交互時所述車輛的駕駛行為進行評估； 基于所述第一狀態(tài)，構(gòu)建用于模擬所述車輛與所述第一障礙物交互的第一博弈樹； 在所述車輛與所述第一障礙物的交互模擬結(jié)束的情況下，基于所述第一博弈樹和所述第一交互關(guān)鍵參數(shù)，確定與所述第一障礙物交互時所述車輛的目標(biāo)行為決策； 其中，所述目標(biāo)模型通過以下方式進行訓(xùn)練： 獲取仿真集合，所述仿真集合包括車輛與障礙物交互的M個場景樣本，M為大于1的整數(shù)； 確定所述M個場景樣本對應(yīng)的M個第二交互關(guān)鍵參數(shù)； 對所述M個場景樣本對應(yīng)的M個第三行為決策進行評估，得到目標(biāo)場景樣本，所述第三行為決策是基于模擬所述場景樣本中車輛與障礙物交互的博弈樹和所述第二交互關(guān)鍵參數(shù)確定的，所述目標(biāo)場景樣本為在車輛的第三行為決策下通行效率和或安全性不達(dá)標(biāo)的場景樣本，博弈樹是基于車輛和障礙物分別在交互時的狀態(tài)構(gòu)建的； 確定所述目標(biāo)場景樣本對應(yīng)的第三交互關(guān)鍵參數(shù)，所述第三交互關(guān)鍵參數(shù)為指示所述目標(biāo)場景樣本下車輛與障礙物的交互結(jié)果在通行效率和安全性上達(dá)標(biāo)的交互關(guān)鍵參數(shù)； 基于所述目標(biāo)場景樣本對應(yīng)的場景特征和所述第三交互關(guān)鍵參數(shù)，更新目標(biāo)模型的模型參數(shù)，所述目標(biāo)模型用于表征車輛與障礙物交互的場景特征和交互關(guān)鍵參數(shù)的映射關(guān)系。

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