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龙图腾网获悉中国第一汽车股份有限公司;一汽(南京)科技开发有限公司申请的专利用于判断障碍物误感知的方法、装置、介质以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：CN116588137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310551740.3，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权用于判断障碍物误感知的方法、装置、介质以及电子设备是由邹炳宇;刘洋;陈志新;张中举设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于判断障碍物误感知的方法、装置、介质以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种用于判断障碍物误感知的方法、装置、介质以及电子设备。所述方法包括：将自动驾驶车辆中感知模块感知到的障碍物，作为待判断的目标障碍物，确定目标障碍物的特征描述数据，以及所述目标障碍物关联的车辆状态数据；基于所述特征描述数据和所述车辆状态数据，确定目标障碍物的误感知概率；根据所述误感知概率、所述特征描述数据和所述车辆状态数据，确定所述目标障碍物是否为所述感知模块误感知到的障碍物。本申请技术方案，有利于提高自动驾驶的安全性和可靠性。

本发明授权用于判断障碍物误感知的方法、装置、介质以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种用于判断障碍物误感知的方法，其特征在于，所述方法包括： 将自动驾驶车辆中感知模块感知到的障碍物，作为待判断的目标障碍物，确定目标障碍物的特征描述数据，以及所述目标障碍物关联的车辆状态数据； 基于所述特征描述数据和所述车辆状态数据，确定目标障碍物的误感知概率； 根据所述误感知概率、所述特征描述数据和所述车辆状态数据，确定所述目标障碍物是否为所述感知模块误感知到的障碍物； 其中，基于所述特征描述数据和所述车辆状态数据，确定目标障碍物的误感知概率，包括：将所述特征描述数据和所述车辆状态数据进行特征化处理，得到目标障碍物的特征化向量；采用预先训练的误感知判别模型，基于所述目标障碍物的特征化向量，确定目标障碍物的误感知概率；其中，所述误感知判别模型为生成对抗模型中的判别模型； 其中，所述根据所述误感知概率、所述特征描述数据和所述车辆状态数据，确定所述目标障碍物是否为所述感知模块误感知到的障碍物，包括：根据所述特征描述数据和所述车辆状态数据，确定所述目标障碍物与自动驾驶车辆之间的相对距离；基于所述误感知概率以及所述目标障碍物与自动驾驶车辆之间的相对距离，确定目标障碍物属于真实障碍物的预测置信度；根据目标障碍物属于真实障碍物的预测置信度，确定目标障碍物是否为所述感知模块误感知到的障碍物； 其中，根据目标障碍物属于真实障碍物的预测置信度，确定目标障碍物是否为所述感知模块误感知到的障碍物，包括：根据所述特征描述数据，确定目标障碍物关联的感知时间戳；其中，感知时间戳基于自动驾驶车辆中感知模型感知到所述目标障碍物的时间确定；若目标障碍物关联的感知时间戳连续，则确定对目标障碍物对应的预测置信度进行加权处理；根据预测置信度的加权处理结果，确定目标障碍物是否为所述感知模块误感知到的障碍物； 其中，所述生成对抗模型基于如下方式训练得到：将历史障碍物的特征描述数据，以及所述历史障碍物关联的车辆状态数据，作为所述生成对抗模型的训练样本；获取训练样本的样本标签；其中，所述样本标签用于确定训练样本所对应历史障碍物是否为真实障碍物；基于所述训练样本以及所述训练样本的样本标签，对所述生成对抗模型中的生成模型和判别模型进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国第一汽车股份有限公司;一汽(南京)科技开发有限公司，其通讯地址为：130011 吉林省长春市汽车经济技术开发区新红旗大街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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