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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利模型训练的方法、无人设备的控制方法以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：CN115047864B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210161211.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权模型训练的方法、无人设备的控制方法以及装置是由熊方舟;李伟;丁曙光;张羽;周奕达;樊明宇;任冬淳设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练的方法、无人设备的控制方法以及装置在说明书摘要公布了：本说明书公开了模型训练的方法、无人设备的控制方法以及装置，获取历史状态数据，其次，将历史状态数据按照时间序列输入到预先训练的长短期记忆网络中，以预测各障碍物在设定历史时刻之后的预测状态数据。而后，将历史状态数据以及预测状态数据输入到待训练的决策模型中，以通过注意力机制网络对应的权重，从指定设备在设定历史时刻所处环境的环境数据中确定出感兴趣数据。最后，确定指定设备在设定历史时刻按照控制参数进行行驶后对应的奖励值，对决策模型进行训练。本方法可以从指定设备在设定历史时刻所处环境的环境数据中确定出感兴趣数据，通过奖励值，衡量确定出的控制参数的合理程度，从而有效地保障指定设备的安全行驶。

本发明授权模型训练的方法、无人设备的控制方法以及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练的方法，其特征在于，包括： 获取指定设备以及各障碍物在各历史时刻对应的历史状态数据； 将所述历史状态数据按照时间序列输入到预先训练的长短期记忆网络中，以预测所述各障碍物在设定历史时刻之后的状态数据，作为预测状态数据； 将所述历史状态数据以及所述预测状态数据输入到待训练的决策模型中，以通过注意力机制网络对应的权重，从所述指定设备在所述设定历史时刻所处环境的环境数据中确定出感兴趣数据； 根据所述感兴趣数据，确定所述指定设备在所述设定历史时刻对应的控制参数； 根据所述感兴趣数据以及所述控制参数，确定所述指定设备在所述设定历史时刻按照所述控制参数进行行驶后对应的奖励值，并根据所述奖励值，对所述决策模型进行训练； 所述决策模型包括：评价子模型； 根据所述感兴趣数据以及所述控制参数，确定所述指定设备在所述设定历史时刻按照所述控制参数进行行驶后对应的奖励值，包括： 将所述感兴趣数据以及所述控制参数输入到所述评价子模型中，预测所述指定设备在所述设定历史时刻按照所述控制参数进行行驶后对应的奖励值，作为待优化奖励值，以及根据所述感兴趣数据以及所述控制参数，确定所述指定设备在所述设定历史时刻按照所述控制参数进行行驶后对应的实际奖励值； 根据所述奖励值，对所述决策模型进行训练，包括： 以所述待优化奖励值逼近所述实际奖励值为优化目标，对所述决策模型进行训练；所述决策模型用于对无人设备进行控制。

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