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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利对自动驾驶模型进行训练的方法、装置和电子设备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：CN118535922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202410680120.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权对自动驾驶模型进行训练的方法、装置和电子设备是由林英展;曾增烽;王凡;黄际洲;吴华设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本对自动驾驶模型进行训练的方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种对自动驾驶模型进行训练的方法、装置和电子设备，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：确定训练数据集，训练数据集包括多个样本环境数据；确定多个教练模型，其中，教练模型根据样本环境数据输出教练驾驶行为作为被训练的自动驾驶模型的目标驾驶行为，其中每个教练模型能够处理训练数据集中的至少一部分样本环境数据；利用教练模型处理训练数据集中的样本环境数据，以得到教练驾驶行为；利用自动驾驶模型处理训练数据集中的样本环境数据，以得到预测驾驶行为；通过调整自动驾驶模型的参数来对自动驾驶模型进行训练，其中参数被调整以减少预测驾驶行为和教练驾驶行为之间的差异。

本发明授权对自动驾驶模型进行训练的方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种用于对自动驾驶模型进行训练的方法，包括： 确定训练数据集，所述训练数据集包括多个样本环境数据； 确定多个教练模型，其中，所述教练模型根据样本环境数据输出教练驾驶行为作为被训练的自动驾驶模型的目标驾驶行为，其中每个教练模型能够处理所述训练数据集中的至少一部分样本环境数据； 利用所述教练模型处理所述训练数据集中的样本环境数据，以得到教练驾驶行为； 利用所述自动驾驶模型处理所述训练数据集中的样本环境数据，以得到预测驾驶行为； 通过调整所述自动驾驶模型的参数来对所述自动驾驶模型进行训练，其中所述参数被调整以减少所述预测驾驶行为和所述教练驾驶行为之间的差异， 其中，所述多个教练模型是通过以下方法训练得到的： 通过强化学习的方式使用第一教练模型对所述训练数据集进行学习，调整所述第一教练模型的参数直至所述第一教练模型至少能够正确处理所述训练数据集中的第一样本环境数据集； 确定第二样本环境数据集，其中所述第二样本环境数据集中包括所述训练数据集中除所述第一样本环境数据集以外的剩余样本环境数据； 通过强化学习的方式使用第二教练模型对所述第二样本环境数据集进行学习，调整所述第二教练模型的参数直至所述第二教练模型至少能够正确处理所述第二样本环境数据集中的至少一部分； 确定所述训练数据集中是否存在不能被所述第一教练模型或所述第二教练模型成功处理的样本环境数据； 响应于确定至少一个剩余样本环境数据无法被所述第一教练模型或所述第二教练模型成功处理，基于所述至少一个剩余样本环境数据训练至少一个第三教练模型直至所述训练数据集中的样本环境数据被成功学习。

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