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龙图腾网获悉阿波罗智能技术(北京)有限公司申请的专利自动驾驶决策方法、模型训练方法、相关装置及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：CN115476883B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211334252.9，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权自动驾驶决策方法、模型训练方法、相关装置及电子设备是由赵昊玮;和家平;张宇杰;李一贤;柳长春设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶决策方法、模型训练方法、相关装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了一种自动驾驶决策方法、模型训练方法、相关装置及电子设备，涉及数据处理技术领域，具体涉及自动驾驶技术领域。具体实现方案为：在检测到车辆与第一障碍物存在交互的情况下，获取所述车辆与所述第一障碍物交互时的第一场景特征和第一状态；确定与所述第一场景特征对应的第一交互关键参数，所述第一交互关键参数用于对与所述第一障碍物交互时所述车辆的驾驶行为进行评估；基于所述第一状态，构建用于模拟所述车辆与所述第一障碍物交互的第一博弈树；在所述车辆与所述第一障碍物的交互模拟结束的情况下，基于所述第一博弈树和所述第一交互关键参数，确定与所述第一障碍物交互时所述车辆的目标行为决策。

本发明授权自动驾驶决策方法、模型训练方法、相关装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶决策方法，包括： 在检测到车辆与第一障碍物存在交互的情况下，获取所述车辆与所述第一障碍物交互时的第一场景特征和第一状态； 将所述第一场景特征输入至目标模型，得到所述目标模型输出的与所述第一场景特征对应的第一交互关键参数；所述第一交互关键参数用于对与所述第一障碍物交互时所述车辆的驾驶行为进行评估； 基于所述第一状态，构建用于模拟所述车辆与所述第一障碍物交互的第一博弈树； 在所述车辆与所述第一障碍物的交互模拟结束的情况下，基于所述第一博弈树和所述第一交互关键参数，确定与所述第一障碍物交互时所述车辆的目标行为决策； 其中，所述目标模型通过以下方式进行训练： 获取仿真集合，所述仿真集合包括车辆与障碍物交互的M个场景样本，M为大于1的整数； 确定所述M个场景样本对应的M个第二交互关键参数； 对所述M个场景样本对应的M个第三行为决策进行评估，得到目标场景样本，所述第三行为决策是基于模拟所述场景样本中车辆与障碍物交互的博弈树和所述第二交互关键参数确定的，所述目标场景样本为在车辆的第三行为决策下通行效率和或安全性不达标的场景样本，博弈树是基于车辆和障碍物分别在交互时的状态构建的； 确定所述目标场景样本对应的第三交互关键参数，所述第三交互关键参数为指示所述目标场景样本下车辆与障碍物的交互结果在通行效率和安全性上达标的交互关键参数； 基于所述目标场景样本对应的场景特征和所述第三交互关键参数，更新目标模型的模型参数，所述目标模型用于表征车辆与障碍物交互的场景特征和交互关键参数的映射关系。

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