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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种端到端自动驾驶决策算法的不确定性估计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：CN115437924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210989094.4，技术领域涉及：G06F11/3604；该发明授权一种端到端自动驾驶决策算法的不确定性估计方法是由赵洋;李杰;王潇;李曙光;程洪设计研发完成，并于2022-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种端到端自动驾驶决策算法的不确定性估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种端到端自动驾驶决策算法的不确定性估计方法，属于自动驾驶领域。是以n个基于多视角的端到端决策算法，构建的端到端网络模型作为基础模型；将公共数据集作为训练数据集，并按照比例随机划分为总训练集和验证集；将总训练集数据均为分n份子数据集，n份子数据集中的每一份子数据集负责训练验证一个端到端网络模型；由于在训练前对每个端到端网络模型的参数进行了随机初始化，从而能够得到不同参数相同结构的N个端到端决策网络作为最终的决策网络模型。然后利用该模型对同一场景进行推理，每个网络分别推理得到的结果使用集合计算，以此来计算出网络对于转角和速度估计的不确定性，提升了不确定度估算的准确率。

本发明授权一种端到端自动驾驶决策算法的不确定性估计方法在权利要求书中公布了：1.一种端到端自动驾驶决策算法的不确定性估计方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、基于多视角注意力机制的端到端决策算法，建立n个需要估计不确定度的待测端到端决策模型； S2、以公共数据集作为训练样本数据，对S1建立的决策模型进行训练，得到不同参数相同结构的n个端到端决策网络模型，详细过程如下： S2.1、从训练样本数据中按比例随机抽取部分样本数据分别作为总训练集和验证集； S2.2、将总训练集的样本数据随机均分为n份子数据集，将每份子数据集按比例随机划分为子训练集和子验证集； S2.3、利用S2.2得到的子数据集对S1建立的n个模型进行训练和验证，每个模型各选择一份子数据集作为输入进行独立训练，得到不同参数相同结构的n个端到端决策网络模型；具体的： S2.3.1、对n个端到端决策网络模型的参数进行随机初始化； S2.3.2、每个端到端决策网络模型根据其输入的子数据集中的训练集进行训练；每个端到端决策网络模型根据其输入的子数据集中的子验证集进行验证，直至训练损失不再降低； S3、将S2.1得到的验证集作为输入数据，分别输入到S2.3训练好的不同参数相同结构的n个的端到端决策网络模型中，计算得到n组转角值和速度值； S4、分别求S4得到的n组转角平均值和方差、n组速度的平均值和方差；将求得的n组转角平均值作为最终的控制转角输出，n组转角方差作为转角的不确定度；n组速度平均值作为最终的控制速度输出，n组速度方差作为速度的不确定度。

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