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龙图腾网恭喜标致雪铁龙汽车股份有限公司申请的专利用于训练用于机动车的控制设备的至少一个算法的方法、计算机程序产品以及机动车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：CN113168570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：201980080062.9，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权用于训练用于机动车的控制设备的至少一个算法的方法、计算机程序产品以及机动车是由U·埃贝勒;S·哈勒巴赫;J·克梅雷尔设计研发完成，并于2019-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于训练用于机动车的控制设备的至少一个算法的方法、计算机程序产品以及机动车在说明书摘要公布了：一种用于训练用于机动车的控制设备的至少一个算法的方法，所述控制设备用于实现自主驾驶功能，其中，通过自学习的神经网络训练所述算法，所述方法包括以下步骤：a提供用于所述自主驾驶功能的计算机程序产品模块，其中，所述计算机程序产品模块包含待训练的算法和所述自学习的神经网络；b提供至少一个指标和奖励函数；c将所述计算机程序产品模块嵌入到模拟环境中以模拟至少一个重要相关的交通状况，以及通过模拟紧急的场景并且求取所述指标M来训练所述自学习的神经网络，直到满足第一品质标准G1为止；d将经训练的计算机程序产品模块嵌入到所述机动车的控制设备中以模拟重要相关的交通状况，以及通过模拟紧急的场景并且求取所述指标M来训练所述自学习的神经网络，直到满足第二品质标准G2为止，其中，e，i如果步骤d中的所述指标M差于所述第一品质标准G1，则所述方法从步骤c起继续，或者ii如果步骤d中的所述指标M优于所述第一品质标准G1而差于所述第二品质标准G2，则所述方法从步骤d起继续。

本发明授权用于训练用于机动车的控制设备的至少一个算法的方法、计算机程序产品以及机动车在权利要求书中公布了：1.一种用于训练用于机动车2的控制设备4的至少一个算法34的方法，其中，所述控制设备4设置用于，在使用所述至少一个算法34的情况下基于输入数据在干预所述机动车2的机组22，24，26的情况下实现自主驾驶功能，其中，通过自学习的神经网络32训练所述算法34，所述方法包括以下步骤：a提供用于所述自主驾驶功能的计算机程序产品模块28，其中，所述计算机程序产品模块28包含待训练的算法34和所述自学习的神经网络32；b提供用于所述自主驾驶功能的至少一个指标M和奖励函数；c将所述计算机程序产品模块28嵌入到模拟环境中以模拟对于所述自主驾驶功能重要相关的至少一个交通状况，其中，所述模拟环境基于真实环境的地图数据以及基于所述机动车2的数字车辆模型，通过模拟紧急的场景并且求取品质GM来训练所述自学习的神经网络32，直到满足第一品质标准G1为止，其中，所述品质GM是所述至少一个指标M的品质函数GM的结果；d当所述品质GM超过第一品质标准G1时，将经训练的计算机程序产品模块28嵌入到真实机动车2的控制设备4中以模拟对于所述自主驾驶功能重要相关的交通状况，训练是在虚拟环境中基于真实的机动车进行的，其中，所述模拟在基于真实环境的地图数据的模拟环境中执行，通过模拟紧急的场景并且求取所述品质GM来训练所述自学习的神经网络32，直到满足第二品质标准G2为止，其中，所述第二品质标准G2比所述第一品质标准G1更严格；其中，ei如果步骤d中的所述品质GM差于所述第一品质标准G1，则所述方法从步骤c起继续，或者ii如果步骤d中的所述品质GM优于所述第一品质标准G1而差于所述第二品质标准G2，则所述方法从步骤d起继续，f在混合现实的环境中模拟对于所述自主驾驶功能重要相关的交通状况，以及通过模拟紧急的场景并且求取所述品质GM来训练所述自学习的神经网络32，直到满足第三品质标准G3为止，其中，所述第三品质标准G3比所述第二品质标准G2更严格，其中，g如果步骤f中的所述品质GM差于所述第二品质标准G2，则所述方法从步骤e起继续，h在真实环境中模拟对于所述自主驾驶功能重要相关的交通状况，以及通过模拟紧急的场景并且求取所述品质GM来训练所述自学习的神经网络32，直到满足第四品质标准G4为止，其中，所述第四品质标准G4比所述第三品质标准G3更严格，其中，i如果步骤h中的所述品质GM差于所述第三品质标准G3，则所述方法从步骤g起继续，或者如果步骤h中的所述品质GM差于所述第二品质标准G2，则所述方法从步骤e起继续，其中，当所述品质GM满足所述第四品质标准G4时，启用所述计算机程序产品模块28以用于道路交通中的使用。

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