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龙图腾网获悉北京京东乾石科技有限公司申请的专利轨迹预测模型生成方法及装置、模型训练方法及装置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：CN116187475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310271329.0，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权轨迹预测模型生成方法及装置、模型训练方法及装置是由李伟;张亮亮设计研发完成，并于2023-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本轨迹预测模型生成方法及装置、模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种轨迹预测模型生成方法及装置、模型训练方法及装置，可以应用于智能驾驶技术领域。该轨迹预测模型生成方法包括：根据与第一驾驶场景关联的第一场景信息，确定与第一驾驶场景对应的目标任务类别；在确定模型库中预存的多个轨迹预测模型中不包含与目标任务类别对应的目标轨迹预测模型情况下，从模型库中调用调参模型，以及从多个轨迹预测模型中调用至少一个轨迹预测模型作为基础轨迹预测模型；基于第一场景信息对调参模型的参数进行更新，得到目标调参模型；利用目标调参模型对基础轨迹预测模型的参数进行调整，生成目标轨迹预测模型。

本发明授权轨迹预测模型生成方法及装置、模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习的轨迹预测模型生成方法，包括： 根据与第一驾驶场景关联的第一场景信息，确定与所述第一驾驶场景对应的目标任务类别； 在确定模型库中预存的与多个任务类别一一对应的多个轨迹预测模型不包含与所述目标任务类别相对应的目标轨迹预测模型的情况下，从所述模型库中调用经训练的调参模型，并从所述多个轨迹预测模型中调用至少一个轨迹预测模型作为基础轨迹预测模型，其中，每个轨迹预测模型输出不同类型障碍物在相应任务类别下的预测轨迹； 基于所述第一场景信息对所述经训练的调参模型的参数进行更新，得到目标调参模型； 利用所述目标调参模型对所述基础轨迹预测模型的超参数进行调整，生成目标轨迹预测模型，其中，所述超参数包括初始化参数、学习率以及网络架构，其中，基于所述第一场景信息对所述经训练的调参模型的参数进行更新，得到目标调参模型包括： ‑ 将所述第一场景信息输入所述基础轨迹预测模型，输出第一主障碍物的参考轨迹信息； ‑ 获取所述第一主障碍物的采样轨迹信息； ‑ 根据所述第一主障碍物的参考轨迹信息以及所述第一主障碍物的采样轨迹信息，计算得到所述目标任务类别对应的损失值； ‑ 基于所述目标任务类别对应的损失值，对所述经训练的调参模型的参数进行更新，得到目标调参模型。

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