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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于混合低秩专家的自动驾驶模型及多域适应微调方法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：CN121523068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610050836.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于混合低秩专家的自动驾驶模型及多域适应微调方法是由黄岩军;万弛;崔艺馨;杜嘉彤;杨硕设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于混合低秩专家的自动驾驶模型及多域适应微调方法在说明书摘要公布了：本申请涉及图像数据处理技术领域，特别涉及一种基于混合低秩专家的自动驾驶模型及多域适应微调方法，该模型包括：处于冻结状态的通用模型基座和处于可训练状态的多域适应组件；通用模型基座包括：图像编码器、测量信息编码器和轨迹规划器；多域适应组件包括：混合低秩专家组和域感知路由器；混合低秩专家组用于根据输入特征计算差量修正信号；域感知路由器用于接收由图像编码器提取的共享图像特征，输出概率向量，并根据输入数据的特征分布动态激活混合低秩专家组中对应的专家。本申请以极低的计算和存储成本，实现了单一通用模型对多个下游域的“即插即用”式高效适配，完美解决了传统多域适应方法的痛点。

本发明授权基于混合低秩专家的自动驾驶模型及多域适应微调方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合低秩专家的自动驾驶多域适应微调方法，其特征在于，该方法包括：一体化通用模型策略训练阶段和混合低秩专家多域适应微调阶段； 所述一体化通用模型策略训练阶段用于训练基于混合低秩专家的自动驾驶模型； 所述混合低秩专家多域适应微调阶段用于利用插件式的混合低秩适配器专家，通过输出差量修正信号来对通用模型的决策进行特定域的优化； 所述基于混合低秩专家的自动驾驶模型，包括：处于冻结状态的通用模型基座和处于可训练状态的多域适应组件； 所述通用模型基座包括：图像编码器、测量信息编码器和轨迹规划器； 所述图像编码器用于接收车载单目前视摄像头采集的RGB图像，经过卷积运算后，输出高维的图像特征向量；所述测量信息编码器用于输出测量特征向量； 所述轨迹规划器用于接收图像特征向量与测量特征向量拼接后的融合特征，并以自回归方式预测未来预设时间步的车辆轨迹点坐标； 所述多域适应组件包括：混合低秩专家组和域感知路由器； 所述混合低秩专家组用于根据输入特征计算差量修正信号；所述域感知路由器用于接收由图像编码器提取的共享图像特征，输出概率向量，并根据输入数据的特征分布动态激活混合低秩专家组中对应的专家； 所述通用模型基座加载有在全量通用数据上预训练完成的权重参数，并被配置为在微调过程中保持参数冻结； 所述混合低秩专家组包括多个相互独立的插件式低秩适配器专家，低秩适配器专家与待适应的目标驾驶域一一对应；每个低秩适配器专家由两个低秩矩阵A和B并联构成；其中，A为降维矩阵，B为升维矩阵，二者的秩r小于预训练权重矩阵W0的维度；低秩适配器专家被配置为基于输入特征计算差量修正信号，计算公式为。

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