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龙图腾网获悉清华大学申请的专利自动驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品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：CN119590447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411665405.7，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权自动驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品是由李骏;王红;许佳慧;邵文博;于文浩设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种自动驾驶决策方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标对象所处环境的环境信息和目标对象的多个第一候选路径；根据轨迹预测模型和环境信息确定当前环境中每一交通参与者对应的多个第一预测轨迹和各第一预测轨迹对应的第一重要度权值；轨迹预测模型通过决策成本函数进行训练的；基于第一候选路径、第一预测轨迹、第一重要度权值和决策成本函数，确定各第一候选路径对应的决策成本，并根据决策成本在第一候选路径中确定目标路径。采用本方法能够提高自动驾驶的安全性。

本发明授权自动驾驶决策方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶决策方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标对象所处环境的环境信息和所述目标对象的多个第一候选路径； 根据轨迹预测模型和所述环境信息确定当前环境中每一交通参与者对应的多个第一预测轨迹和各所述第一预测轨迹对应的第一重要度权值；所述轨迹预测模型通过决策成本函数进行训练的； 基于所述第一候选路径、所述第一预测轨迹、所述第一重要度权值和所述决策成本函数，确定各所述第一候选路径对应的决策成本，并根据所述决策成本在所述第一候选路径中确定目标路径； 所述获取目标对象所处环境的环境信息和所述目标对象的多个第一候选路径之前，所述方法还包括： 获取样本数据集和所述样本数据集中各样本数据对应的轨迹标签和路径选择标签； 根据待训练轨迹预测模型对各所述样本数据进行预测处理，得到第二预测轨迹和各所述第二预测轨迹对应的第二重要度权值； 基于所述轨迹标签和所述第二预测轨迹确定精度预测损失，并基于所述第二重要度权值、所述决策成本函数和所述路径选择标签确定路径规划损失； 通过反向传播更新所述待训练轨迹预测模型的模型参数，直至所述精度预测损失和所述路径规划损失满足预设损失阈值，得到训练完成的轨迹预测模型。

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