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龙图腾网恭喜阿波罗智能技术(北京)有限公司申请的专利世界知识增强的自动驾驶模型、训练方法和自动驾驶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：CN118163808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410288913.1，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权世界知识增强的自动驾驶模型、训练方法和自动驾驶方法是由黄际洲;王凡设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本世界知识增强的自动驾驶模型、训练方法和自动驾驶方法在说明书摘要公布了：本公开提供了一种世界知识增强的自动驾驶模型、训练方法，自动驾驶方法和车辆，涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶和人工智能技术领域。实现方案为一种自动驾驶模型包括：编码网络，被配置成对场景信息进行编码，以得到所述场景信息的场景表示；生成式语言模型，被配置成对所述场景表示进行处理，以得到自然语言形式的驾驶行为描述；规划网络，被配置成基于所述场景表示和所述驾驶行为描述获取目标自动驾驶策略信息。通过利用场景表示以及基于场景表示产生的自然语言描述来进行规划，自动驾驶模型可以在不借助外部指导信息的情况下利用生成式语言模型中的先验知识和世界知识进行自动驾驶的决策和推理。

本发明授权世界知识增强的自动驾驶模型、训练方法和自动驾驶方法在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶模型的训练方法，其中，所述自动驾驶模型包括编码网络、生成式语言模型和规划网络，其中，所述编码网络被配置成对场景信息进行编码以得到所述场景信息的场景表示，所述生成式语言模型被配置成对所述场景表示进行处理以得到自然语言形式的驾驶行为描述，所述规划网络被配置成基于所述场景表示和所述驾驶行为描述获取目标自动驾驶策略信息，所述训练方法包括：获取决策训练数据集，其中，所述决策训练数据集中包括样本时刻的样本场景数据、所述样本时刻的真实驾驶行为描述以及所述样本时刻的真实自动驾驶策略信息；利用所述编码网络对所述样本场景数据进行处理，以得到所述样本场景数据对应的样本场景表示；利用所述生成式语言模型对所述样本场景表示进行处理，以得到所述样本时刻的预测驾驶行为描述；利用所述规划网络对所述样本场景表示和所述样本时刻的驾驶行为描述进行处理，以得到所述样本时刻的预测自动驾驶策略信息；以及基于以下方式调整所述编码网络、所述生成式语言模型以及所述规划网络的参数：确定所述预测自动驾驶策略信息和所述真实自动驾驶策略信息之间的第一差异，确定所述预测驾驶行为描述和所述真实驾驶行为描述之间的第二差异，基于所述第一差异和所述第二差异调整所述编码网络、所述生成式语言模型以及所述规划网络的参数。

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